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基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端设计

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农业机械学报 2015年第S1期46卷 21-26页

作者：项明魏爽何洁仇瑞承张漫中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

农机具导航可以提高作业的精度和适应性。针对当前导航终端多基于工控机开发,成本相对较高,不利于在农业生产中大规模推广等问题,设计了一种基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端,用于玉米中耕锄草自动导航作业。其中,DSP作为核心处理器,... 详细信息

农机具导航可以提高作业的精度和适应性。针对当前导航终端多基于工控机开发,成本相对较高,不利于在农业生产中大规模推广等问题,设计了一种基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端,用于玉米中耕锄草自动导航作业。其中,DSP作为核心处理器,负责农作物的图像采集、作物行检测和导航线提取;MCU负责作业流程的管理、GNSS位置信息的接收、存储和转发以及向执行单元发送控制指令等。针对导航终端中所涉及的串口、网络以及CAN总线之间的通信问题,制定了相应的协议规范;按照系统集成优化设计方法,构建了农机具视觉导航终端系统,保证了系统运行稳定性;对图像进行预处理后,采用基于边缘检测和扫描滤波的导航线检测算法提高了农机具导航线检测的精度和处理效率;针对农田玉米中耕锄草试验,设计了导航线算法适应性试验、偏移量测试试验和系统对比试验。结果表明:系统能够较好地适应有杂草和株数稀疏等农田环境下的测试工作;对偏移量检测的平均误差为1.29 cm,最大误差为4.1 cm;对比PC端和ARM端的导航算法运行速度,系统具有较好的实用性和经济可行性。

关键词：农机具导航机器视觉作物行检测 DSP

基于地基激光雷达的玉米株高与茎粗自动测量研究

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农业机械学报 2021年第S1期52卷 43-50页

作者：苗艳龙彭程高阳仇瑞承李寒张漫中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

株高和茎粗是玉米株型中重要的表型参数,可以反映玉米的生长状况和活力,地基激光雷达可实现表型参数的快速自动测量。首先,使用地基激光雷达获取田间2个玉米品种在4个生长期的三维点云数据;其次,使用点云处理软件对采集的玉米点云数据... 详细信息

株高和茎粗是玉米株型中重要的表型参数,可以反映玉米的生长状况和活力,地基激光雷达可实现表型参数的快速自动测量。首先,使用地基激光雷达获取田间2个玉米品种在4个生长期的三维点云数据;其次,使用点云处理软件对采集的玉米点云数据进行匹配、分割,人工点云测量玉米表型;之后,对玉米点云进行下采样、直通滤波、基于随机采样一致性平面分割、统计滤波和圆柱分割等处理,分割单株玉米、去除地面点云、滤除离群点、植株点云分层和提取待测量茎秆点云;运用最高点提取和地面点分割,测量玉米株高,椭圆拟合测量茎横截面长轴和短轴长度。结果表明,与田间测量值相比,京农科728人工点云测量株高、茎横截面长轴和短轴长度的均方根误差分别为21.5、1.24、1.86 mm,农大84分别为23.6、1.56、1.23 mm。与人工点云测量值相比,京农科728自动点云测量值的均方根误差分别为10.2、6.65、3.45 mm,农大84分别为7.1、4.95、3.26 mm。研究表明,地基激光雷达点云数据测量株高、茎粗的方法,适用于不同生长期、不同品种的玉米,与人工田间测量方法具有高度的一致性,可以替代人工测量。

关键词：玉米株高茎粗地基激光雷达点云

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基于改进遗传算法的农机具视觉导航线检测

农业机械学报 2014年第10期45卷 39-46页

作者：孟庆宽张漫仇瑞承何洁司永胜刘刚中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 河北农业大学信息科学与技术学院保定071001

针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最... 详细信息

针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最高的个体作为作物行直线编码,进而得到导航线。改进遗传算法采用概率保留法和最优保存策略相结合的方法作为选择算子,提高了算法的搜索效率和精度;通过自适应调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。动态导航跟踪试验表明,改进的遗传算法与标准霍夫变换、标准遗传算法(GA)在导航线提取性能上相比,具有抗干扰性强、检测速度快等优点。当导航速度为0.6m/s时,横向偏差最大值不超过76 mm,平均值小于33.1 mm,较好地满足了导航作业要求。

关键词：农机具改进遗传算法视觉导航直线检测

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

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农业机械学报 2016年第6期47卷 11-20页

作者：孟庆宽张漫杨耿煌仇瑞承项明天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-... 详细信息

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。

关键词：农业机械机器视觉导航路径识别颜色模型粒子群算法

基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法

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农业机械学报 2014年第S1期45卷 265-270页

作者：何洁孟庆宽张漫仇瑞承项明杜尚丰中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083

为了实时、准确地提取作物行基准线,提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundary detection and scan-filter,BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化,再采用最大类间方差法(OSTU)对灰度图像... 详细信息

为了实时、准确地提取作物行基准线,提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundary detection and scan-filter,BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化,再采用最大类间方差法(OSTU)对灰度图像进行分割,得到二值化图像,获取较好的作物信息。然后分别对图像的底端和顶端部分进行垂直投影,获取作物行的位置,形成一个包含作物行直线的条形框;在这个条形框内,再用等面积的小条形框对图像进行扫描并统计有效点的个数。最后根据扫描的结果来提取导航线。试验结果表明,对比Hough算法和最小二乘法(Least square method,LSM),BDSF算法处理一幅分辨率为640像素×480像素的图像,平均耗时为67 ms,与LSM算法耗时相当,精度接近Hough算法;并且在杂草和株数稀缺情况下具有良好的适应性,能够快速准确地提取作物行基准线。

关键词：农业机械导航边缘检测扫描滤波基准线

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基于RGB-D相机的玉米茎粗测量方法

农业工程学报 2017年第S1期33卷 170-176页

作者：仇瑞承张漫魏爽李世超李民赞刘刚中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为实现田间玉米茎粗的快速测量,提出了一种基于RGB-D(RGB-Depth)相机的玉米茎粗参数提取方法。以小喇叭口期玉米为观测对象,利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。首先,根据玉米与背景的颜色差异,对图像进行自动阈值分割,提... 详细信息

为实现田间玉米茎粗的快速测量,提出了一种基于RGB-D(RGB-Depth)相机的玉米茎粗参数提取方法。以小喇叭口期玉米为观测对象,利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。首先,根据玉米与背景的颜色差异,对图像进行自动阈值分割,提取图像中感兴趣区域内的信息;利用形态学"开"操作剔除图像中的噪声,得到玉米茎杆的主干。其次,对茎杆主干进行骨架化操作,检测骨架的交叉点和末端点,确定茎杆的待测量部位。然后,对该部位的点云数据进行去噪、聚类、椭圆拟合操作,得到椭圆的长轴和短轴,获得玉米的茎粗。对20株玉米进行测试,结果表明:茎粗长轴的平均测量误差为3.31 mm,标准差为3.01 mm,平均测量相对误差为10.27%,茎粗短轴的平均测量误差为3.33 mm,标准差为2.39 mm,平均测量相对误差为12.71%。该研究可为作物表型参数的快速获取提供参考。

关键词：测量图像识别农作物作物表型 RGB-D相机茎粗点云拟合

基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统

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农业机械学报 2015年第3期46卷 29-36,58页

作者：孟庆宽仇瑞承张漫刘刚张志刚项明中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广州510642 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速... 详细信息

以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。

关键词：农业车辆导航路径跟踪自适应模糊控制粒子群算法

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基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法

农业机械学报 2017年第S1期48卷 211-219页

作者：仇瑞承苗艳龙季宇寒张漫李寒刘刚中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGBDepth(RGB-D)相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰... 详细信息

玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGBDepth(RGB-D)相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明:单株玉米株高的平均测量误差为1.62 cm,均方根误差(RMSE)为1.86 cm,测量精度满足实用要求。

关键词：作物表型 RGB-D相机株高图像识别点云处理

基于车载三维激光雷达的玉米点云数据滤波算法

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农业机械学报 2019年第4期50卷 170-178页

作者：张漫苗艳龙仇瑞承季宇寒李寒李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;... 详细信息

为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;对点云数据进行直通滤波预处理,去除无关点后,进行第1次点云数据滤波处理,设置精确率和召回率阈值,选取参数组合;再对点云进行第2次滤波处理,确定精确率和召回率最优组合(110,0. 9)、(6,1. 2),边际组合(100,1. 0)、(6,1. 2)和(110,0. 8)、(5,0. 9),共3组参数组合;以3组验证集数据进行测试,结果表明:最优组合性能最优,可在京农科728和农大84玉米点云数据滤波中通用。

关键词：玉米激光雷达点云表型滤波