南京農(nóng)業(yè)大學(xué)srt計(jì)劃項(xiàng)目申請書-文庫吧資料
2024-08-02 12:07本頁面
【正文】 骨架。根據(jù)這一思想，本研究首先提取樹枝區(qū)域骨架（即平面上長方形沿長方向的對稱線），并檢測骨架上的特征點(diǎn)(端點(diǎn)、分支點(diǎn)等)，然后利用特征點(diǎn)將骨架分段，將每段樹枝看成一段長方形，恢復(fù)出每段長方形的二維信息，也就恢復(fù)出了每段樹枝的二維信息。最終的樹枝區(qū)域提取結(jié)果中，背景區(qū)域被完全去除，絕大部分障礙物(樹枝)區(qū)域被提取出來?？刹捎眯螒B(tài)學(xué)處理和區(qū)域標(biāo)記法將其除去。 () 背景 ()其中R,G,B為圖像(x,y)像素點(diǎn)的顏色分量， 為圖像平均灰度(即圖像各像素點(diǎn) 的均值)。由于迭代法能自動(dòng)快速準(zhǔn)確地找到圖像分割閾值，因此考慮使用迭代閾值分割法去除背景。由于樹枝區(qū)域顏色特征不明顯，要想直接從圖像中提取出樹枝區(qū)域比較困難，但圖像中天空的顏色特征卻非常明顯，為白色或藍(lán)色等。本研究以針對柑橘果樹為例，但也可以通過適當(dāng)調(diào)整應(yīng)用到其他自然場景下的果樹主干及其支桿（以下簡稱樹枝）的二維重繪工作中。 ☆如何恢復(fù)被遮擋的樹枝。這些“假分支”將影響本研究后續(xù)處理，需將其去除。 ☆在識(shí)別樹枝區(qū)域的過程中，樹枝區(qū)域形狀較復(fù)雜，利用此區(qū)域來恢復(fù)樹枝的二維信息顯然非常困難，如何簡單有效的恢復(fù)樹枝二維信息是我們課題研究的一個(gè)難點(diǎn)。 擬解決的關(guān)鍵問題 ☆消除樹葉、果實(shí)等對枝干的影響。 ☆開發(fā)能夠提取果樹枝干信息的軟件系統(tǒng)是我們的主要任務(wù)。pez, , . Colour and shape analysis techniques for weed detection in cereal fields. Computers and electronics in agriculture. 25(3):197–212,2000[12],. Intensified fuzzy clusters for classifying plant, soil, and residue regions of interest from color images. Computers and electronics in agriculture. 42(3):161–180,2004.[13] ,Ki NH., H Choi C speed sprayer using fuzzy . International Conference on Agricultural Machinery Engineering, November, Seoul, 1996:648657[14].,. Autonomous speed sprayer guidance using machine vision and fuzzy ,1999,42(4):11371143[15]. . Kim. Autonomous Guidance System for Agricultural Machine by Machine of ASAE Annual International Meeting, Sacramento,California, USA. Number: 0l1194[16]Toru Torii. Research in autonomous agriculture vehicles in and Electronics in .(25): 133153[17]相阿榮. . 中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2001[18]毛文華,王一鳴,張小超,王月青. 基于機(jī)器視覺的苗期雜草實(shí)時(shí)分割算法. (1):8386,2005[19], . Determination of crop rows by image analysis without segmentation, Computers and Electronics in (38):141158Dandy R C. Developments in electronics[J].Agricultural Engineer,1994,49(1):24[20], , . Identification of idealized leaf types using simple dimensionless shape factors by image analysis. Transactions of the ASAE. 39(4):15251533,1996[21], , . Robotic weed control system for tomatoes. Precision Agriculture. 1(1),95113(1999)[22], , , , . Robotic. Weed control using machine vision. Biosystems engineering. 83(2),149157,2002[23]. Weed classification by active shape models. Biosystems engineering, 91(3):271281,2005[24]紀(jì)壽文,王榮本,陳佳娟,趙學(xué)篤. 應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)識(shí)別玉米苗期田間雜草的研究. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 17(2):154156,2001[25]龍滿生. . 西北農(nóng)林科技大,2002[26]Astrand B., Baerveldt . An agricultural mobile robot with visionbased perception for mechanical weed control. Autonomous robots,2002(13):2135[27]Yutaka Kaizu. Prototype rice transplanter masters the paddy with machine vision. (Automation Technology).2005, [28]沈明霞,2000,31(6):4547[29]沈明霞,2000,8(3):4347[30]沈明霞,李秀智，2003,34(1):9294三、研究方案1. 項(xiàng)目研究的目標(biāo)、內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題 研究目標(biāo) ☆在VC++平臺(tái)下，編寫制作一款軟件，以實(shí)現(xiàn)果樹主干及其支干的圖像信息提取，為機(jī)器人采摘果實(shí)的實(shí)時(shí)避障提供大量果樹枝干信息儲(chǔ)備。參考文獻(xiàn)：[1]柳洪,[M].北京冶金工業(yè)出版社,2002.[2],突出重點(diǎn)實(shí)施“ 科教農(nóng)”[R].杜青林部長在全國農(nóng)業(yè)科技教育工作會(huì)議上的講話,.[3]徐麗明,[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2004. 20(5):3842.[4][J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),(2):273278.[5]梁喜鳳,苗香雯,[J].農(nóng)機(jī)化研究,[6]周俊, 姬長英. 農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺導(dǎo)航中多分辨率路徑識(shí)別. ,34(6):120123[7]周俊, 姬長英. 基于知識(shí)的視覺導(dǎo)航農(nóng)業(yè)機(jī)器人行走路徑識(shí)別. ,19(6):101105[8]程磊，樹木圖像的分割方法初探，碩士
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