基于機器視覺的精確噴施智能除草裝置雜草實時識別技術(shù).pdf

1、除草是田間管理的一項重要且繁重的工作，因此提高除草自動化有著深遠的意義。本研究以棉田作為研究對象，對應(yīng)用于田間智能除草裝置的雜草實時識別技術(shù)進行了研究，為精確噴施智能除草裝置實時對靶噴施提供了雜草信息。主要研究工作包括以下幾個方面： 1)視覺系統(tǒng)的設(shè)計與搭建：根據(jù)田間實際作業(yè)環(huán)境對視覺系統(tǒng)的安裝支架、減震機構(gòu)、人工光源設(shè)備及布置進行設(shè)計、制造和裝配；對攝像頭、鏡頭、配套電腦系統(tǒng)、可移動電源和光源進行選購和配置。 2)背景

2、分割方法的研究：用程序?qū)崿F(xiàn)雜草識別中有效常用的3種灰度化方法(超綠法、歸一化超綠法和Cr色差法)和4種二值化方法(定閾值法、Ostu法、最優(yōu)閾值法、迭代取閾值法)；通過對處理效果的比較分析組合成5種背景分割方法，進而對這5種方法進行對比研究，分析方法的適應(yīng)性和耗時性，選擇綜合分割性能最優(yōu)的CLD法作為后續(xù)在線作業(yè)實驗的背景分割方法；對比溫室內(nèi)靜態(tài)實驗和室外實驗結(jié)果，對噪聲種類和噪聲源進行分析，并為每種背景分割方法選取合適的去噪聲算法對噪

3、聲進行消除，提高圖像的品質(zhì)；在室外添加人工光源進行實驗，得到更優(yōu)的處理效果。 3)雜草識別研究：提取作物的種植信息，利用種植信息識別棉花和雜草；利用骨架形態(tài)學(xué)算法提取前景對象(植物)的F特征(對象骨架長度與對象面積的比例)，利用F特征識別棉花和雜草；對比分析兩種識別方法的識別效果和耗時性，選擇基于作物種植信息的識別方法作為后續(xù)在線作業(yè)實驗的識別方法。 4)施藥信息和施藥策略研究：根據(jù)施藥系統(tǒng)對施藥策略和施藥信息的獲取進行