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基于参数自适应脉冲耦合神经网络的黄瓜目标分割

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农业机械学报 2013年第3期44卷 204-208页

作者：王海青姬长英顾宝兴田光兆南京农业大学工学院南京210031

对脉冲耦合神经网络的参数进行简化,并自适应确定各参数,将图像的空间信息和灰度信息耦合到加权耦合连接系数中,进行温室黄瓜图像分割,采用二维Tsallis熵选择最佳迭代结果。试验结果表明:用区域对比度(GC)和区域一致性(UC)评价方法评价... 详细信息

对脉冲耦合神经网络的参数进行简化,并自适应确定各参数,将图像的空间信息和灰度信息耦合到加权耦合连接系数中,进行温室黄瓜图像分割,采用二维Tsallis熵选择最佳迭代结果。试验结果表明:用区域对比度(GC)和区域一致性(UC)评价方法评价,该方法的分割效果好于采用香农熵和最小交叉熵终止迭代的标准脉冲耦合神经网络分割效果。

关键词：黄瓜机器视觉图像分割参数自适应脉冲耦合神经网络加权耦合连接系数

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基于机器视觉和支持向量机的温室黄瓜识别

农业机械学报 2012年第3期43卷 163-167,180页

作者：王海青姬长英顾宝兴安秋南京农业大学工学院南京210031

针对复杂温室环境中的成熟黄瓜,采用脉冲耦合神经网络分割黄瓜图像,利用数学形态学方法处理,把黄瓜从图像背景中分离出来;提取各连通区域的4个几何特征值和灰度共生矩阵基础上的3个纹理特征值,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特... 详细信息

针对复杂温室环境中的成熟黄瓜,采用脉冲耦合神经网络分割黄瓜图像,利用数学形态学方法处理,把黄瓜从图像背景中分离出来;提取各连通区域的4个几何特征值和灰度共生矩阵基础上的3个纹理特征值,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量;利用训练好的分类器判别图像中的黄瓜。试验结果表明:用于试验的70幅黄瓜图像,正确识别率达82.9%,基于脉冲耦合神经网络分割结合LS-SVM的方法,适合复杂背景的温室黄瓜识别。

关键词：黄瓜机器视觉最小二乘支持向量机形态学几何特征纹理特征

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手推式杭白菊梳齿摘花机结构设计与试验

农业机械学报 2016年第7期47卷 143-150,142页

作者：姬长英王春香顾宝兴张纯南京农业大学工学院南京210031

针对杭白菊采摘耗费人力、采摘效率低、尚未实现机械化等问题,设计了一种杭白菊梳齿摘花机。该摘花机主要由采花梳齿、带安装孔链条、链轮、传动轴、分花齿、刷子、箱体、机架、车轮、步进电动机及控制部分等组成。采花梳齿间隙大于花... 详细信息

针对杭白菊采摘耗费人力、采摘效率低、尚未实现机械化等问题,设计了一种杭白菊梳齿摘花机。该摘花机主要由采花梳齿、带安装孔链条、链轮、传动轴、分花齿、刷子、箱体、机架、车轮、步进电动机及控制部分等组成。采花梳齿间隙大于花蕾直径小于胎菊直径,利用冲击力将花朵强行摘下。试验表明,杭白菊梳齿摘花机能够可靠实现杭白菊花朵的采摘。在花朵含水率为82.5%,杭白菊梳齿摘花机采花梳齿间隙为7.5～9.0 mm时,梳齿摘花机采摘效果较佳,花朵落地率为0～4.06%,花朵破碎率为0～1.00%,花朵摘除率为92.43%～98.11%。正交试验表明,当采花梳齿间隙为8.5 mm、分花齿间隙为17 mm、喂入深度为200 mm、主动轴转速为60 r/min时,梳齿摘花机工作状况较佳,此时,花朵摘除率为97.61%,花朵落地率为0.65%,花朵破碎率为0.03%。

关键词：杭白菊梳齿摘花机手推式设计试验

基于GA-SVR的苹果可溶性固形物质量分数的高光谱检测

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食品与生物技术学报 2019年第9期38卷 125-132页

作者：查启明顾宝兴姬长英南京农业大学工学院

以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域(ROI)内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和小波变换(Wavelet-Transform)对原... 详细信息

以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域(ROI)内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和小波变换(Wavelet-Transform)对原始光谱数据进行预处理,然后利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)提取特征波长,基于特征波长建立BP神经网络(BPNN)和遗传支持向量机(GA-SVR)预测模型。在GA-SVR建模过程中,采用遗传算法获取支持向量机的最优惩罚参数和核函数参数。研究结果表明,S-G预处理后的GA-SVR模型预测效果最佳,模型的预测相关系数为0.8505,预测均方根误差为0.3031,所以基于该ROI内数据建立的GA-SVR模型在提高模型性能方面是可行的。

关键词：苹果高光谱 BPNN 支持向量机连续投影算法

基于法向量夹角的果树点云配准与枝叶分割方法研究

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农业机械学报 2024年第9期55卷 327-336页

作者：韩宏琪江自真周俊顾宝兴南京农业大学工学院南京210031

在实现果园作业全自动化的过程中,亟需直接构建自然环境下果树枝干三维模型的方法。本文通过对自然环境下以不同角度采集的果树点云进行配准,并针对采样一致性(SAC-IA)+迭代最近点(ICP)配准算法在点云配准中耗时较长以及精度不高的问题... 详细信息

在实现果园作业全自动化的过程中,亟需直接构建自然环境下果树枝干三维模型的方法。本文通过对自然环境下以不同角度采集的果树点云进行配准,并针对采样一致性(SAC-IA)+迭代最近点(ICP)配准算法在点云配准中耗时较长以及精度不高的问题,结合点云法向量夹角提取源点云和目标点云的特征点,并通过点云法向量夹角的余弦值在源点云和目标点云的特征点中查找待匹配点对的方法,提出了一种基于果树点云待匹配点对的改进SAC-IA+ICP点云配准算法;借助最小包围盒划分的分块技术对配准后的果树点云进行分块,然后利用点云的几何特征,对划分的子块进行枝叶粗分割,最后使用欧氏聚类完成枝叶的精细分割。对比实验结果显示,改进后的SAC-IA+ICP算法在平均旋转误差上相较于原始SAC-IA+ICP算法减少85.44%,配准均方根误差相较于原始SAC-IA+ICP算法减少71.74%,配准时间相较于原始SAC-IA+ICP算法减少97.99%;同时,改进后的SAC-IA+ICP算法在平均旋转误差上相较于SAC-IA+NDT算法减少90.38%,配准均方根误差相较于SAC-IA+NDT算法减少85.39%,配准时间相较于SAC-IA+NDT算法减少98.04%。另外,本文采用的枝叶分割算法能够完成枝叶分割,且相较于人工分割其分割准确度可达94.77%。

关键词：果树点云法向量夹角点云配准枝叶分割

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低速智能农业车辆多分辨率自适应测速系统设计

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农业机械学报 2013年第2期44卷 159-164页

作者：田光兆安秋姬长英顾宝兴王海青赵建东南京农业大学工学院南京210031

根据智能化农业车辆低速工作的特点,采用CAN总线通信技术和多线程技术,设计并实现了基于脉冲式多普勒雷达的智能测速系统。通过速度分级和可变滑窗灰色预测,为系统建立了多分辨率自适应机制,在保证测量精度的同时降低其对系统资源的消... 详细信息

根据智能化农业车辆低速工作的特点,采用CAN总线通信技术和多线程技术,设计并实现了基于脉冲式多普勒雷达的智能测速系统。通过速度分级和可变滑窗灰色预测,为系统建立了多分辨率自适应机制,在保证测量精度的同时降低其对系统资源的消耗。试验表明:启动分辨率自适应机制后,车辆速度为0.2 m/s时,测量平均误差为1.45%,分辨率发生器工作频率降低76.7%;车辆速度为0.8 m/s时,测量平均误差降低到0.61%,分辨率发生器工作频率降低90.0%。变速运动过程中,能够获得9.6 Hz的稳定输出频率,同时大幅降低分辨率发生器工作频率。

关键词：农业车辆多普勒雷达多分辨率自适应测速 CAN总线可变滑窗灰色预测

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基于灰色预测控制的果蔬抓取系统设计与试验

农业工程学报 2010年第3期26卷 112-117页

作者：王学林姬长英周俊姜莉顾宝兴南京农业大学工学院南京210031

为使末端执行器和变形果蔬间的抓持力快速低超调地跟踪设定力,提出基于灰色预测的增量式比例积分(PI)力控制算法。该算法通过采集果蔬受到的抓持力建立灰色预测模型,当预测模型精度较高或较低时,相应地加大或减小预测力偏差在综合力偏... 详细信息

为使末端执行器和变形果蔬间的抓持力快速低超调地跟踪设定力,提出基于灰色预测的增量式比例积分(PI)力控制算法。该算法通过采集果蔬受到的抓持力建立灰色预测模型,当预测模型精度较高或较低时,相应地加大或减小预测力偏差在综合力偏差中的权值,使力控制器可以利用过去、当前和未来的果蔬抓持力信息来计算合适的控制校正量对抓持力偏差进行预补偿,可以使控制器获得超调量小和响应快速的特点,对末端执行器和果蔬之间的动态抓持过程具有适应性。果蔬抓持试验证明了灰色预测PI力控制算法的有效性,可减小果蔬抓持损伤。

关键词：机器人力控制算法抓持灰色预测

基于全景视觉的智能农业车辆运动障碍目标检测

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农业机械学报 2013年第12期44卷 239-244页

作者：李盛辉周俊姬长英田光兆顾宝兴王海青南京农业大学工学院南京210031

为了满足智能农业车辆安全正常作业,提出了基于全景视觉的运动障碍目标检测。与传统的单目和双目视觉相比,全景视觉具有360°无盲区检测的优点。首先系统使用多线程技术采集多目视觉图像,并用改进RANSACSIFT算法进行特征点提取与匹配,... 详细信息

为了满足智能农业车辆安全正常作业,提出了基于全景视觉的运动障碍目标检测。与传统的单目和双目视觉相比,全景视觉具有360°无盲区检测的优点。首先系统使用多线程技术采集多目视觉图像,并用改进RANSACSIFT算法进行特征点提取与匹配,进而拼接全景视觉图像;其次采用改进的CLG光流法处理全景图像,检测运动障碍目标。试验表明:基于多线程技术和改进RANSAC-SIFT的全景拼接算法,与传统SIFT算法相比,平均提高特征点匹配准确度25.6%,加快运算速度25.0%;采用改进CLG光流法进行运动障碍检测,平均检测时间为1.55 s,检测成功率为95.0%。

关键词：农业车辆全景视觉运动障碍 SIFT 光流算法

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基于立体视觉的智能农业车辆实时运动检测

农业机械学报 2013年第7期44卷 210-215页

作者：田光兆安秋姬长英顾宝兴王海青赵建东南京农业大学工学院南京210031

为满足智能农业车辆的精确导航,提出基于立体视觉的车辆实时运动检测方案。该方案通过多线程特征点检测提高传统SIFT特征检测算法的效率,通过归一化综合距离法剔除误匹配的特征点,最后通过相邻时刻同一特征点坐标的变化反推车辆的运动... 详细信息

为满足智能农业车辆的精确导航,提出基于立体视觉的车辆实时运动检测方案。该方案通过多线程特征点检测提高传统SIFT特征检测算法的效率,通过归一化综合距离法剔除误匹配的特征点,最后通过相邻时刻同一特征点坐标的变化反推车辆的运动。试验表明:多线程SIFT特征点检测能够缩短检测时间,提高计算效率。归一化综合距离法能够有效剔除传统SIFT算法的误匹配点。当车速为0.8 m/s,图像采集频率为5 Hz时,车辆在x方向和z方向单次测量误差小于0.004 5 m,当持续运动时间达到10 s时,2个方向累积测量误差均小于0.15 m。

关键词：智能农业车辆导航立体视觉运动检测特征点检测