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文檔簡介
1、隨著農(nóng)業(yè)裝備精細(xì)化和智能化的發(fā)展,機(jī)器視覺作為農(nóng)業(yè)機(jī)器人最大的信息源被廣泛應(yīng)用于各項農(nóng)業(yè)作業(yè)中。視覺檢測穴盤育苗的幼苗有助于提高嫁接機(jī)器人的嫁接速度和嫁接苗的成活率。
選取西瓜為嫁接接穗、瓠瓜為嫁接砧木,并分別選取500株樣本,在一定生長條件下測量它們的相關(guān)參數(shù)。統(tǒng)計分析手工測量數(shù)據(jù),得西瓜、瓠瓜子葉的橢圓率分別為0.69和0.56,西瓜、瓠瓜苗株的橢圓率分別為0.76和0.84。
目前利用視覺對幼苗信息的檢測主要集
2、中在單株苗信息的提取上,為了提高檢測的效率,本文提取一種針對于穴盤幼苗的無損實時監(jiān)測方法,并根據(jù)穴盤幼苗特征進(jìn)行硬件選型,搭建圖像采集平臺。針對于5×10的穴盤幼苗,分別進(jìn)行幼苗苗株和子葉信息參數(shù)檢測方法的研究。
對于幼苗苗株參數(shù)的檢測,首先利用基于擋板的正視相機(jī)獲取一排苗株(5株)圖像,然后開發(fā)了基于掃描線的苗株參數(shù)檢測算法,獲取了苗株株高、苗株橫截面長短軸。最終通過實驗測量了基于掃描線檢測算法所獲得的苗株參數(shù)與手工測量間的
3、相對誤差。結(jié)果顯示苗株株高、橫截面長軸、短軸的相對誤差分別為4.16%、6.57%、6.48%,這說明此算法的穩(wěn)定可靠,滿足嫁接的精度要求。并且與已有的檢測方法相比,本文苗株參數(shù)檢測方法在不僅能考慮苗株橫截面的具體形狀而且快速高效。
對于幼苗子葉參數(shù)的檢測,相鄰子葉之間的相互遮擋限制了參數(shù)獲取精度,為此開發(fā)了基于橢圓擬合的穴盤幼苗子葉葉面恢復(fù)及參數(shù)提取算法,獲取了子葉方向、子葉的長、子葉寬、子葉生長點位置,并根據(jù)生長點位置準(zhǔn)確
4、定位幼苗生長的穴孔位置,且判定空穴。最終通過實驗測量了算法測量和手工測量子葉長、寬的相對誤差分別5.22%和5.16%,且橢圓擬合子葉輪廓的誤差小于0.5個像素,幼苗識別與定位的成功率達(dá)到97.5%。這說明此算法的穩(wěn)定可靠,滿足嫁接的精度要求。并且與已有的檢測方法相比,本文基于橢圓擬合的穴盤幼苗子葉葉面恢復(fù)及參數(shù)提取算法,用橢圓表示子葉不僅恢復(fù)了被遮擋的子葉的信息,同時還能克服穴盤幼苗子葉遮擋的問題實現(xiàn)對穴盤幼苗準(zhǔn)確的識別和定位。
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