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山地履带式底盘坡地牵引性能预测模型构建与试验
1
作者 刘琪 纪宇轩 +4 位作者 杨福增 张龙海 杜子星 刘志杰 朱晓岩 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期597-607,共11页
为准确有效预测丘陵山区复杂作业环境下履带式底盘牵引性能,本文基于履带式底盘接地压力分布规律建立其牵引性能预测模型并开展试验验证。基于坡度与底盘参数提出了一种多峰非线性分布的接地压力分布数学模型,在不同坡度与位姿下开展接... 为准确有效预测丘陵山区复杂作业环境下履带式底盘牵引性能,本文基于履带式底盘接地压力分布规律建立其牵引性能预测模型并开展试验验证。基于坡度与底盘参数提出了一种多峰非线性分布的接地压力分布数学模型,在不同坡度与位姿下开展接地压力测试试验,结果表明其预测平均误差为4.7%,模型能够较好地预测履带式底盘在坡地环境下接地压力分布情况;基于接地压力模型及履带-地面的相互作用规律,通过考虑土壤特性、坡度及履带式底盘姿态调整重心位置变化等因素,进一步构建了由均布垂直载荷驱动力特性部分与非均布载荷控制部分共同组成的履带底盘牵引力-滑转率预测模型;基于3类履带底盘开展等高线行驶和纵向爬坡工况牵引性能试验以对预测模型进行验证,结果表明:模型预测平均误差为3.6%、5.4%和6.3%,总体预测误差较小,可为丘陵山地履带式底盘适用性设计与机动性能优化提供理论依据和数据支撑。 展开更多
关键词 丘陵山地 履带式底盘 接地压力 牵引性能 模型预测
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基于自校正照明网络的苹果采摘机器人夜间目标识别方法
2
作者 许翔虎 袁敏鑫 +3 位作者 程泽元 薛文瑜 王峥 杨福增 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期447-457,共11页
机器人夜间采摘是大幅提高苹果采摘机器人作业效率的有效途径。为解决夜间环境下苹果采摘机器人无法准确识别苹果,不能区分不同目标等关键问题,本文提出了一种基于自校正照明网络的苹果采摘机器人夜间目标识别方法。基于TracePro软件分... 机器人夜间采摘是大幅提高苹果采摘机器人作业效率的有效途径。为解决夜间环境下苹果采摘机器人无法准确识别苹果,不能区分不同目标等关键问题,本文提出了一种基于自校正照明网络的苹果采摘机器人夜间目标识别方法。基于TracePro软件分析了图像采集区域的光照均匀性,确定了补偿光源最佳安装角度;对比分析白炽灯、LED灯、高压钠灯、卤素灯4种补偿光源下图像RGB、HSV分量的变化规律,确定白炽灯为适合苹果目标夜间识别检测的最优补偿光源;选用YOLO v8s作为主干网络,并将自校正照明网络SCINet嵌入到YOLO v8网络中,解决了图像局部过曝光和局部欠曝光问题;将注意力机制CBAM嵌入到骨干网络中,更好地提取苹果目标特征;用超轻量动态上采样器DySample模块替换原有的UpSample模块,增强对树冠深处小目标苹果的检测能力;在构建的夜间苹果数据集上进行训练与测试。试验结果表明,改进的YOLO v8模型可实现对夜间环境下图像中可采摘和不可采摘苹果的识别与分类,识别模型召回率为82.9%,准确率为81.4%,mAP为86.8%。将本文模型与YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8n、YOLO v8s、YOLO v8m、YOLO v11s等主流模型进行对比,本文改进的YOLO v8s模型mAP分别提高3.9、13.1、12.9、6.2、2.7、5.7个百分点,召回率分别提高0.9、6.1、7.2、2.6、2.3、1.8个百分点。研究结果可为苹果采摘机器人在夜间环境下采摘作业提供技术支撑。 展开更多
关键词 苹果采摘机器人 自校正照明网络 夜间识别 夜间补偿光源 目标检测
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气吹齿带式荞麦捡拾装置设计及试验研究
3
作者 王淳 丁恒博 +3 位作者 邵永超 刘向阳 杨福增 张卫国 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期74-82,共9页
针对荞麦两段式机械化捡拾收获过程中籽粒捡拾损失率过高的问题,设计了一种气吹齿带式荞麦捡拾装置,以降低荞麦在捡拾作业过程中的籽粒损失。对关键零部件均匀气流管和风机进行了设计与选型,通过射流空气动力学计算及流体仿真模拟,确定... 针对荞麦两段式机械化捡拾收获过程中籽粒捡拾损失率过高的问题,设计了一种气吹齿带式荞麦捡拾装置,以降低荞麦在捡拾作业过程中的籽粒损失。对关键零部件均匀气流管和风机进行了设计与选型,通过射流空气动力学计算及流体仿真模拟,确定了最佳均匀气流管气流支管排列间距和封堵面半径。通过台架试验,以均匀气流管距离齿带捡拾装置前端的水平距离L、均匀气流管距离齿带式捡拾装置的垂直距离H、均匀气流管与水平地面的倾角θ为试验变量,以籽粒捡拾损失率为因变量,进行了单因素试验。单因素试验结果表明:水平距离L的范围为200~300 mm,垂直距离H的范围为-50~0 mm,水平倾角θ的范围为6°~12°。采用三因素三水平正交试验,构建试验影响因素与籽粒损失率的回归方程模型,并对试验因素及其互交作用进行了响应面分析,结果表明:对籽粒损失率影响最大的是水平距离,垂直距离次之,水平倾角影响最小;通过对回归方程模型的多目标参数优化求解,得到了合理的试验影响因素参数:水平距离为240 mm,垂直距离为-25 mm,水平倾角为8°;在此工况条件下,籽粒损失率为7.02%。 展开更多
关键词 荞麦 两段式收获 捡拾装置 气吹 正交试验
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苹果花脱落力学分析及疏刷元件的选型
4
作者 卞雨观 刘琪 +3 位作者 许翔虎 褚宏丽 李亚男 杨福增 《农机化研究》 北大核心 2025年第5期116-125,共10页
机械疏花通过疏刷元件的旋转运动,在打击和疏刷的复合作用下,使苹果花从枝干上脱落,从而实现花朵的疏除。为实现精准有效的机械疏花作业,避免产生较多果树损伤,首先对苹果花不同部位进行了脱落力学分析。由抗拉力和剪切力试验可知:在机... 机械疏花通过疏刷元件的旋转运动,在打击和疏刷的复合作用下,使苹果花从枝干上脱落,从而实现花朵的疏除。为实现精准有效的机械疏花作业,避免产生较多果树损伤,首先对苹果花不同部位进行了脱落力学分析。由抗拉力和剪切力试验可知:在机械柔性疏花时,附属在疏刷元件上的击打力应大于1.84 N、小于27.01 N,当最佳打击力在0.72~4.08 N之间时,满足疏除花朵要求,且对树冠损伤最小。疏刷元件的材质也是影响疏花效果的关键因素之一,对4种常见材质的刷条进行了弯曲变形分析和试验验证,结果表明:硬质丁腈橡胶绳进行作业时能有效避免刷条缠绕转轴,且在花朵疏除和果树损伤方面具有较好的综合性能;该材料在转速150~250 r/min内击打力均处于最佳范围。 展开更多
关键词 苹果花 机械疏花 力学试验 疏刷元件
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基于改进TransUNet的黄土高原梯田作业区域提取方法 被引量：2
5
作者 杨福增 袁敏鑫 +3 位作者 许翔虎 王旺 杨江涛 刘志杰 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期278-286,共9页
农田作业区域地图准确构建是实现农机路径规划和导航作业的重要前提。黄土高原梯田田块大小各异、形状复杂多变,并且存在部分凹坑、沟坎和诸多危险作业边界,常用的卫星测点等方法难以准确地提取梯田作业区域,本文以无人机梯田遥感图像... 农田作业区域地图准确构建是实现农机路径规划和导航作业的重要前提。黄土高原梯田田块大小各异、形状复杂多变,并且存在部分凹坑、沟坎和诸多危险作业边界,常用的卫星测点等方法难以准确地提取梯田作业区域,本文以无人机梯田遥感图像为数据基础,提出一种基于多尺度特征提取与融合上采样的改进TransUNet模型。在编码器部分,通过引入金字塔压缩注意力模块(Pyramid squeeze attention,PSA),在通道注意力的基础上增强对不同尺度梯田特征提取和融合的能力,并使用残差结构优化Transformer层;在解码器部分,引入Dual up-sample模块将亚像素卷积层与双线性插值上采样两者融合,提升梯田边界分割精度的同时防止棋盘效应,并在解码器末尾添加通道和空间注意力机制模块(Concurrent spatial and channel squeeze and channel excitation,SCSE),同时对空间和通道维度的信息进行整合增强,有助于图像细节特征逐步恢复。实验结果表明,改进TransUNet模型在直长条形、蜿蜒长条形和不规则形3类典型梯田测试集上平均像素准确率、F1值和平均交并比平均分别达96.0%、96.0%和92.3%,3项指标相较于改进前平均提升1.8个百分点,与代表性的PSPNet、HRNet V2、DeepLab V3+、U-Net模型相比,3项指标平均提升8.3、6.2、5.0、4.2个百分点。在3类单块梯田测试集上,本文模型表现最优,像素交并比平均可达97.0%。本文方法可为黄土高原梯田环境地图构建和丘陵山地农机导航作业提供参考。 展开更多
关键词 梯田 无人机遥感 语义分割 TransUNet
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基于迁移学习的苹果落叶病识别与应用 被引量：13
6
作者 郭惠萍 曹亚州 +4 位作者 王晨思 荣麟瑞 李怡 王霆伟 杨福增 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期184-192,共9页
为解决现有卷积神经网络苹果叶片病害识别模型泛化能力弱,模型体积较大等问题,该研究提出一种基于改进MobileNetV3苹果落叶病识别模型。以健康叶片和常见苹果落叶病为研究对象,包括斑点落叶病、灰斑病、褐斑病、锈病4种,每种病害2级,共... 为解决现有卷积神经网络苹果叶片病害识别模型泛化能力弱,模型体积较大等问题,该研究提出一种基于改进MobileNetV3苹果落叶病识别模型。以健康叶片和常见苹果落叶病为研究对象,包括斑点落叶病、灰斑病、褐斑病、锈病4种,每种病害2级,共9类特征,通过改进网络的注意力模块、全连接层及算子,结合迁移学习的训练方式,构建苹果落叶病识别模型。在扩充前后的数据集上对比不同的学习方式、学习率和注意力模块等对模型的影响,验证模型的识别性能。试验结果表明:采用迁移学习的方式,在训练50轮达曲线收敛,比全新学习的准确率增加6.74~10.79个百分点;使用引入的ET(efficient channel attention-tanh)注意力模块,网络损失曲线更加平滑,模型的参数量更少,模型体积减小了48%,提高了模型的泛化能力;在扩充数据集上,学习率为0.000 1时,结合迁移学习的训练方式,改进MobileNetV3(ET3-MobileNetV3)苹果落叶病识别模型,平均准确率能达到95.62%,模型体积6.29 MB。将模型部署到喷药设备上,可实现基于苹果叶片病害识别的变量喷施,该研究可为苹果叶片病害的检测与果园的现代化管理提供参考。 展开更多
关键词 病害 图像识别 苹果落叶病 ET注意力模块 改进MobileNetV3 迁移学习
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丘陵山地拖拉机调平与防翻关键技术研究现状与发展趋势 被引量：8
7
作者 牟孝栋 杨福增 +4 位作者 段罗佳 刘志杰 宋卓颖 李宗霖 管寿青 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第3期1-16,共16页
[目的/意义]丘陵山区的机械化、智能化是未来农机行业研究和发展的热点。中国丘陵山区耕地面积占比超过50%,且面临坡陡路窄、地块碎小、地形地貌复杂等多种环境因素制约,各生产环节存在“无机可用,无好机用”的现实问题,并且缺乏适合丘... [目的/意义]丘陵山区的机械化、智能化是未来农机行业研究和发展的热点。中国丘陵山区耕地面积占比超过50%,且面临坡陡路窄、地块碎小、地形地貌复杂等多种环境因素制约,各生产环节存在“无机可用,无好机用”的现实问题,并且缺乏适合丘陵山区大坡度农机装备研发的理论支撑。[进展]综述了国内外丘陵山地拖拉机调平及防翻系统的研究现状。其中拖拉机车身调平技术平行四杆与液压差高式结构简单,折腰扭腰式更适合连续起伏的崎岖路面,重心可调与全向调平式坡地牵引性与适应性均较好;驾驶室及座椅调平技术基于角度传感器自适应控制,关键在于缓解驾驶疲劳提高舒适度;车身与农具姿态协同控制技术大都采用PID控制技术实现协同控制,但缺乏作业效果反馈机制;拖拉机防翻保护装置与预警技术在防翻保护架的基础上,通过环境模拟感知提前预判翻车危险信号并及时反馈。[结论/展望]未来丘陵山地拖拉机调平、防翻预警及无人化、自动化技术的发展方向:1)结构优化、灵敏度高、稳定性好的山地拖拉机调平系统研究;2)坡地适应性好的农机具仿形系统研究;3)环境感知、自动干涉的防翻预警技术研究;4)农机精准导航技术、智能化监测技术和农机作业远程调度与管理技术研究;5)坡地纵向稳定性理论研究。以期为研发符合中国丘陵山地复杂作业环境的高可靠性、高安全性山地拖拉机提供借鉴参考。 展开更多
关键词 丘陵山地 拖拉机调平 悬挂机具调平 防翻系统 侧翻
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复合气动式苹果采摘手设计与试验 被引量：2
8
作者 史帅旗 杨福增 +3 位作者 刘志杰 许翔虎 张福瑞 王峥 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期93-105,共13页
针对非结构化复杂果园环境下机器人无损采摘苹果难度大等问题,本文借鉴章鱼捕食猎物方式,设计了一种集吸盘吸附与手指抓握为一体的复合气动式苹果采摘手。根据陕西富士苹果的一般特征参数,完成了采摘手关键零部件设计及其尺寸参数确定... 针对非结构化复杂果园环境下机器人无损采摘苹果难度大等问题,本文借鉴章鱼捕食猎物方式,设计了一种集吸盘吸附与手指抓握为一体的复合气动式苹果采摘手。根据陕西富士苹果的一般特征参数,完成了采摘手关键零部件设计及其尺寸参数确定。建立模型对吸盘吸附与手指抓握的运动学与动力学进行仿真分析,结果表明该采摘手具有良好的运动柔顺性和吸附与抓握的稳定性;通过搭建采摘手性能测试平台,对采摘过程中的手指接触压力数据进行处理与分析,验证了该采摘手整体系统的可行性与采摘流程的合理性;以六臂苹果采摘机器人为试验平台开展了采摘手果园实地试验,试验结果表明,该采摘手综合采摘成功率为84.7%,综合损伤率为0.88%,可以完成复杂果园环境下机器人采摘苹果工作。 展开更多
关键词 苹果 采摘机器人 采摘手 复合 气动式
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基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方法 被引量：73
9
作者 杨福增 杨亮亮 +1 位作者 田艳娜 杨青 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期119-123,共5页
与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质。为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法。本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶... 与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质。为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法。本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测。针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘。实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 茶叶嫩芽 识别 颜色特征 形状特征
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基于立体视觉技术的多种农田障碍物检测方法 被引量：15
10
作者 杨福增 刘珊 +3 位作者 陈丽萍 宋怀波 王元杰 兰玉彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期168-172,202,共6页
从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算障碍物的深度,获取了不同环境下的5种障碍物及其位置信息,并... 从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算障碍物的深度,获取了不同环境下的5种障碍物及其位置信息,并使用计算机视觉函数库OpenCV,提高了算法的实时性。试验表明:障碍物与摄像机的距离小于2 000 mm时,准确识别率在96%以上,深度的绝对误差在±30 mm内(即相对误差在1.5%以下),且完成一次障碍物检测的时间小于100 ms。 展开更多
关键词 农业机器人 双目立体视觉 立体匹配 障碍物
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基于小波变换的红枣裂沟的多尺度边缘检测 被引量：14
11
作者 杨福增 王峥 +1 位作者 韩文霆 杨青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期92-95,共4页
红枣裂沟的检测是红枣外观品质实现自动评判的难点。为有效检测红枣裂沟,采用了基于小波变换的多尺度边缘检测和数学形态学相结合的方法,该方法具有良好的检测红枣图像局部突变的能力,还可以结合多尺度信息进行红枣裂沟的检测。该方法... 红枣裂沟的检测是红枣外观品质实现自动评判的难点。为有效检测红枣裂沟,采用了基于小波变换的多尺度边缘检测和数学形态学相结合的方法,该方法具有良好的检测红枣图像局部突变的能力,还可以结合多尺度信息进行红枣裂沟的检测。该方法首先利用多尺度小波函数,对红枣图像进行处理得到灰度梯度局部极大值点,然后利用概率密度法或局部自适应法确定出低高阈值;并分别用低高阈值对局部极大值点进行分割,得到相应边缘点;最后通过数学形态学的连通方法和腐蚀运算得到检测结果。试验结果表明,采用基于小波变换的多尺度边缘检测和数学形态学相结合的方法检测红枣裂沟,可以得到更加连续、光滑(完整)、单像素宽的边缘链图像,提高了检测的有效性。 展开更多
关键词 红枣 小波变换 边缘检测 图像处理 数学形态学
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基于小波变换的Wiener滤波方法在农产品图像去噪中的应用 被引量：13
12
作者 杨福增 王峥 +1 位作者 杨青 张艳宁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期145-150,共6页
农产品图像的去噪是农产品图像处理中最基本、最重要的工作之一。为了更有效地去除农产品图像中的噪声。受二维离散Wiener滤波器计算方法的启发,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波方法。该方法采用小波变换和Wiener滤波相结合的方法,... 农产品图像的去噪是农产品图像处理中最基本、最重要的工作之一。为了更有效地去除农产品图像中的噪声。受二维离散Wiener滤波器计算方法的启发,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波方法。该方法采用小波变换和Wiener滤波相结合的方法,具有稀疏性、多分辨率、去相关性、选基灵活性和在MSE意义上对图像进行最优估计的优点。该方法首先对含噪农产品图像ano做第一次小波变换得到低频图像a1和水平、垂直和对角三方向的高频图像hd1、vd1及dd1;其次对低频图像a1做Wiener滤波得到a1w,再对3个高频图像分别做Wiener滤波并合成得到g1w;接着对低频的a1w和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像“a1w+g1w”。同时,考虑到噪声主要在高频部分,所以直接把低频的a1和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像“a1+g1w”。这是对含噪图像ano做第1次小波变换的情况,其第2次、第3次及第4次变换的情况与此类似。这样可以得到许多滤波图像,然后根据图像信噪比PSNR和视觉效果,最终确定去噪效果最好的农产品图像。该方法应用于红枣、小麦杂草等农产品图像的去噪中,结果PSNR为158.23(视觉效果清晰),好于邻域平均法(PSNR为154.14)、中值滤波法(PSNR为155.82)、数学形态学(PSNR为154.07,视觉效果偏黑)、高斯滤波法(PSNR为153.79,视觉效果太黑)、直接维纳去噪(PSNR为154.14)和小波去噪(PSNR为158.18)等多种方法。试验结果表明,基于小波变换的Wiener滤波方法应用于农产品图像去噪具有信噪比高、视觉效果好等优点;基于小波变换的Wiener滤波方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。 展开更多
关键词 小波变换 WIENER滤波 图像去噪 红枣 杂草
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基于无人机遥感的苹果树冠层氮含量反演研究
13
作者 曾鹏宗 王旺 +1 位作者 袁敏鑫 杨福增 《山东农业科学》 北大核心 2024年第10期167-173,共7页
快速、便捷地实时获取苹果树冠层氮含量是实现精准施肥的数据基础。本研究以“秦脆”苹果树为研究对象,分别于新梢旺长期、春梢停长期、果实膨大期利用无人机遥感平台获取30、50、70 m飞行高度下的多光谱遥感图像,并同步测定冠层氮含量... 快速、便捷地实时获取苹果树冠层氮含量是实现精准施肥的数据基础。本研究以“秦脆”苹果树为研究对象,分别于新梢旺长期、春梢停长期、果实膨大期利用无人机遥感平台获取30、50、70 m飞行高度下的多光谱遥感图像,并同步测定冠层氮含量。从不同试验条件下的遥感图像中各提取43种植被指数,然后通过相关性分析筛选出6种敏感植被指数,利用梯度提升决策树(GBDT)算法,建立了苹果树冠层氮含量的反演模型。结果表明:GBDT算法可以在“秦脆”苹果树不同生长期的冠层氮含量反演模型建立中取得良好的效果,且降低无人机遥感试验的飞行高度可以显著提高模型的预测精度;最优模型出现在新梢旺长期30 m高度时,其R2为0.941,RMSE为0.300。本研究结果可为“秦脆”苹果树的精准施肥提供数据支撑,并为相关研究提供参考。 展开更多
关键词 无人机遥感 苹果树冠层氮含量 多光谱 梯度提升决策树
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基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法 被引量：13
14
作者 杨福增 田艳娜 +1 位作者 杨亮亮 何金伊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期172-178,共7页
针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的... 针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的图像作为杂交小波变换初始种群的父本和母本,并以最大类间方差作为适应度函数来评价个体的优劣,通过杂交和变异操作实现基因重组,提取出小波变换与Wiener滤波在图像去噪中的优势基因;经过有限次的杂交代数最终得到兼有父本和母本优势的子代图像。试验中用红枣和小麦图像对算法进行测试,去噪后红枣和小麦的图像峰值信噪比(PSNR)分别为178.44和183.24,好于邻域平均法(176.76和175.16)、中值滤波法(174.79和173.13)、维纳滤波(172.75和173.48)和高斯滤波(167.50和165.60)等常规去噪方法,并且在视觉效果上同时兼有噪声低和边缘清晰等优点,表明该方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。 展开更多
关键词 小波变换 滤波器 去噪 峰值信噪比
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基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声 被引量：10
15
作者 杨福增 张艳宁 +1 位作者 王峥 杨青 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期130-133,143,共5页
在小波变换的基础上,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声(高斯白噪声)去噪,结果PSNR为184.94,视觉效果清晰(而含噪声图像的PSNR为158.23,噪声太多不清晰),好于邻域平均法(PSNR为174.15,视觉... 在小波变换的基础上,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声(高斯白噪声)去噪,结果PSNR为184.94,视觉效果清晰(而含噪声图像的PSNR为158.23,噪声太多不清晰),好于邻域平均法(PSNR为174.15,视觉上含部分噪声)、中值滤波法(PSNR为182.42)、小波阈值去噪(PSNR为171.59,视觉上也含部分噪声)和Wiener滤波去噪法(PSNR为173.65)的去噪结果,更好于数学形态学的去噪结果(PSNR为150.46,视觉上含较多噪声)。试验结果表明,基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。 展开更多
关键词 苹果 小波变换 WIENER滤波 加性噪声 图像去噪
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基于小波变换的农业图像增强方法研究 被引量：12
16
作者 杨福增 王峥 杨青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期124-129,共6页
国内外有关果品、植物、昆虫等农业图像处理大都采用常规的方法,这些方法要么仅在时域要么仅在频域,而不能同时在时域和频域分析图像,且不具有多分辨率特性。该研究应用小波变换这一新理论、新方法,深入开展农业图像增强方面的研究工作... 国内外有关果品、植物、昆虫等农业图像处理大都采用常规的方法,这些方法要么仅在时域要么仅在频域,而不能同时在时域和频域分析图像,且不具有多分辨率特性。该研究应用小波变换这一新理论、新方法,深入开展农业图像增强方面的研究工作。将小波变换应用于低对比度的仙客来图像、橙子剖面图的增强,设计了加强低频弱化高频、增强低频合并原图像两种算法,解决了传统的直方图均值化、对数变换以及LoGFilter等方法不能较好地使图像增强的问题;又将小波变换应用于含有皱褶及裂纹的红枣图像的增强,通过加强高频弱化低频,很方便地使得红枣的裂纹和皱褶更加明显,便于分级与检测。结果表明基于小波变换的农业图像增强算法方便简捷、效果良好。 展开更多
关键词 小波变换 图像增强 仙客来 橙子 红枣
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小波变换在果品图像处理中的应用 被引量：6
17
作者 杨福增 王宏斌 +1 位作者 杨青 王峥 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期61-64,共4页
针对果品图像处理常用方法不能同时在时域和频域分析图像,且不具有多分辨率特性的问题,应用小波变换理论和技术,以红枣图像为例,对果品图像进行了去噪、增强等处理。小波去噪所需时间为9s,还不及数学形态学的1/4;小波变换用于红枣图像... 针对果品图像处理常用方法不能同时在时域和频域分析图像,且不具有多分辨率特性的问题,应用小波变换理论和技术,以红枣图像为例,对果品图像进行了去噪、增强等处理。小波去噪所需时间为9s,还不及数学形态学的1/4;小波变换用于红枣图像增强所用的时间仅为7s,是模糊数学形态学的1/495。试验结果表明:小波变换用于果品图像增强和消噪,具有方便快捷、去噪效果好、目标明确等优点;小波变换用于果品图像处理是有效的、可行的。 展开更多
关键词 果品 图像处理 红枣 小波变换 图像去噪 图像增强
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山地履带拖拉机与农具姿态协同控制系统设计与试验 被引量：28
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作者 杨福增 牛瀚麟 +3 位作者 孙景彬 刘志杰 李轶林 褚宏丽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期414-422,共9页
针对山地履带拖拉机(简称山地拖拉机)等高线作业时,车身调平和农具仿形作业不同的姿态调整需求,在建立车身及农具运动学模型的基础之上,构建了整个系统的控制策略,设计了车身与农具姿态协同控制系统,其中,对车身和农具的控制分别采用PI... 针对山地履带拖拉机(简称山地拖拉机)等高线作业时,车身调平和农具仿形作业不同的姿态调整需求,在建立车身及农具运动学模型的基础之上,构建了整个系统的控制策略,设计了车身与农具姿态协同控制系统,其中,对车身和农具的控制分别采用PID算法和双闭环模糊PID算法。基于Simulink对控制算法进行了仿真分析,结果表明:采用PID算法实现车身调平可以满足其基本调平要求;采用双闭环模糊PID算法实现农具姿态调整的控制效果优于PID算法。最后,进行了机组姿态协同调整的静态试验和动态试验,结果表明,采用所设计的姿态协同控制系统:在坡度±15°的坡地上静态调整时,车身横向倾角最大误差为1.10°,农具横向倾角最大误差为0.46°;在坡度14°~16°的坡地上动态作业时,车身横向倾角最大误差为1.90°,农具横向倾角最大误差为0.93°。该姿态协同控制系统精度和稳定性能够满足丘陵山区坡地等高线作业需求。 展开更多
关键词 山地拖拉机 农具 姿态 协同控制 模糊PID控制
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基于Pro/E的播种机零部件参数化造型 被引量：5
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作者 杨福增 傅向华 +3 位作者 杨芳 薛惠岚 李新广 王鹏飞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期66-68,共3页
针对旱作节水播种机设计中存在的设计手段落后、设计效率低下等问题 ,应用基于特征的参数化造型软件 Pro/ E对旱作节水播种机的零部件进行参数化造型 ,在对该类播种机开沟器、排种器、地轮等零部件的造型设计中探讨了技术要点 。
关键词 PRO/E 播种机 零部件 参数化造型 设计
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基于CenterNet的密集场景下多苹果目标快速识别方法 被引量：17
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作者 杨福增 雷小燕 +2 位作者 刘志杰 樊攀 闫彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期265-273,共9页
为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法。该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹... 为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法。该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹果目标的快速识别;通过改进CenterNet网络,设计了Tiny Hourglass24轻量级骨干网络,同时优化残差模块提高了目标识别速度。试验结果表明,该方法在非密集场景下(即近距离场景)测试集的识别平均精度(Average precision,AP)为98.90%,F1值为96.39%;在密集场景下(即远距离场景)测试集的识别平均精度为93.63%,F1值为92.91%,单幅图像平均识别时间为0.069 s。通过与YOLO v3、CornerNetLite网络在两类测试集下的识别效果进行对比,该方法在密集场景测试集上比YOLO v3和CornerNetLite网络的平均精度分别提高了4.13、29.03个百分点;单幅图像平均识别时间比YOLO v3减少0.04 s、比CornerNetLite减少0.646 s。该方法无需使用锚框(Anchor box)和非极大值抑制后处理,可为苹果采摘机器人在密集场景下快速准确识别多苹果目标提供技术支撑。 展开更多
关键词 采摘机器人 密集场景 多苹果识别 Tiny Hourglass24 CenterNet
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