基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现

被引：69

作者：

刁智华 ^{[1
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赵明珍 ^{[1
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宋寅卯 ^{[1
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吴贝贝 ^{[1
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毋媛媛 ^{[1
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钱晓亮 ^{[1
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魏玉泉 ^{[1
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机构：

[1] 郑州轻工业学院电气信息工程学院

[2] 河南省信息化电器重点实验室

来源：

农业工程学报 | 2015年 / 31卷 / 07期

关键词：

图像分割; 作物; 算法; 机器视觉; 精准施药; 行识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

识别作物行中心线并实现喷药喷头的自动对准是精准施药系统实现的关键技术。为克服作物行识别算法的单一性和适应性不强的缺点,该文以生长早中期的玉米图像为研究对象,利用改进的过绿特征法和改进的中值滤波算法分割出作物行,减少处理时间和去除噪声;然后在行提取时只保留包含作物行信息的中间作物行,通过随机Hough变换检测出作物行中心线,并根据世界坐标与图像坐标的转换和相对距离得到偏差信息:最后实现了系统的硬件搭建并给出了实际运行效果。不同图像的试验和处理结果表明,该算法在背景分割、作物行提取和偏差信息获取方面具有一定的优势,可适用于不同作物及不同视野图像的作物行算法识别,对精准施药的研究具有一定的参考价值。

引用

页码：47 / 52

页数：6

共 18 条

[11]

Classification of crops and weeds from digital images: A support vector machine approach[J] . Faisal Ahmed,Hawlader Abdullah Al-Mamun,A.S.M. Hossain Bari,Emam Hossain,Paul Kwan.Crop Protection . 2012

[12]

Detection and classification of areca nuts with machine vision[J] . Kuo-Yi Huang.Computers and Mathematics with Applications . 2011 (5)

[13]

Variable field-of-view machine vision based row guidance of an agricultural robot[J] . Jinlin Xue,Lei Zhang,Tony E. Grift.Computers and Electronics in Agriculture . 2012

[14]

A computer vision approach for weeds identification through Support Vector Machines[J] . Alberto Tellaeche,Gonzalo Pajares,Xavier P. Burgos-Artizzu,Angela Ribeiro.Applied Soft Computing Journal . 2010 (1)

[15]

Crop-row detection algorithm based on Random Hough Transformation[J] . Ronghua Ji,Lijun Qi.Mathematical and Computer Modelling . 2010 (3)

[16] A dual-spectral camera system for paddy rice seedling row detection [J].

Kaizu, Yutaka ;

Imou, Kenji .

COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2008, 63 (01) :49-56

[17]

A vision based row-following system for agricultural field machinery[J] . Mechatronics . 2004 (2)

[18]

Real-Time Tracking of Plant Rows Using a Hough Transform[J] . John A. Marchant,Renaud Brivot.Real-Time Imaging . 1995 (5)

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