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联合收割机稻麦收获边界激光在线识别系统设计与试验
被引量：
21
1
作者
伟利国
张小超
+3 位作者
汪凤珠
车宇
孙小文
王紫玮
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期30-35,共6页
针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会...
针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会产生大量的灰尘,会对激光探测距离及信号反射产生影响。通过与作物特征阈值比较,对受灰尘影响的错误数据进行有效识别与剔除。采用移动平均数字滤波算法,消除系统测量噪声。通过信号阶跃变化模式识别算法,实现了收获边界的在线检测,准确推算出联合收割机作业割幅,并进行了田间试验研究。试验结果表明,该系统可实现在线监测,收获边界测量误差不大于12 cm,可为联合收割机智能监控系统的实际应用提供参考。
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关键词
激光器
稻麦边界
收获机
探测
模式识别
割幅
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职称材料
阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究
被引量：
2
2
作者
陈进
孙佳丽
+1 位作者
陈海文
宋杰
《农机化研究》
北大核心
2022年第4期26-31,共6页
稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低...
稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理。同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测的准确性。在此基础上,结合卡尔曼滤波算法、基于投影法的边界线位置预测方法,通过两次动态感兴趣区域选取的方式对算法进行改进,使得每幅图像平均处理时间由0.176087s缩短至0.064547s。该方法可为降低阴影对稻麦边界线提取的干扰、提高图像处理速度提供可行性论证及技术支撑。
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关键词
稻
麦
收获
边界
线
机器视觉
阴影
卡尔曼滤波
动态ROI
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职称材料
基于激光雷达的稻麦收获边界检测与自动对齐系统研究
被引量：
7
3
作者
尚业华
王昊
+3 位作者
孟志军
尹彦鑫
肖跃进
宋正河
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期19-28,46,共11页
针对稻麦收获无人作业的需求,提出了一种使用激光雷达检测稻麦收获边界的算法,并连接无人控制系统实现收获边界的自动对齐。该算法首先对采集的收获轮廓点云划定感兴趣角度范围,根据雷达的安装高度和位置将测量数据由极坐标转换为三维...
针对稻麦收获无人作业的需求,提出了一种使用激光雷达检测稻麦收获边界的算法,并连接无人控制系统实现收获边界的自动对齐。该算法首先对采集的收获轮廓点云划定感兴趣角度范围,根据雷达的安装高度和位置将测量数据由极坐标转换为三维直角坐标,融合陀螺仪测量的激光雷达安装姿态数据对测量点云进行校正;通过中值滤波和Z向阈值滤波将点云中的噪点和非稻麦轮廓点滤除;对比了K-means聚类和Z向中心差分法检测稻麦收获边界的精度,并进行了误差分析;开发了感知系统并制定了感知与控制的CAN通信协议,采用预瞄点追踪方法对实时检测的边界点进行对齐控制;分析研究了稻麦收获边界自动对齐精度检测方法。2022年6月在北京小汤山国家精准农业示范基地进行了收获边界检测与自动对齐控制系统试验,分别采用数据标注和GPS打点的方式进行了数据采集与分析,试验结果表明,基于K-means聚类的收获边界检测横向偏差平均值为22.24 cm,基于Z向中心差分法的收获边界检测横向偏差平均值为1.48 cm,Z向中心差分法的收获边界检测优于基于K-means聚类的检测方法,故采用Z向中心差分法进行自动对齐控制试验,整体控制系统自动对齐横向偏差平均值为9.18 cm,标准差为2.48 cm,该系统可用于稻麦收获无人作业。
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关键词
稻
麦
收获
边界
激光雷达
K-MEANS聚类
Z向中心差分
自动对齐
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职称材料
题名
联合收割机稻麦收获边界激光在线识别系统设计与试验
被引量：
21
1
作者
伟利国
张小超
汪凤珠
车宇
孙小文
王紫玮
机构
中国农业机械化科学研究院
土壤植物机器系统技术国家重点实验室
北京理工大学自动化学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期30-35,共6页
基金
国家国际科技合作专项项目资助(2015DFA71560)
文摘
针对联合收割机收获边界在线识别问题,利用激光无损探测技术,开发了联合收割机收获边界在线识别系统。首先介绍了系统组成、激光传感器选型及工作原理,将传感器输出数据极坐标转换为直角坐标,建立稻麦轮廓特征数学模型。由于收获过程会产生大量的灰尘,会对激光探测距离及信号反射产生影响。通过与作物特征阈值比较,对受灰尘影响的错误数据进行有效识别与剔除。采用移动平均数字滤波算法,消除系统测量噪声。通过信号阶跃变化模式识别算法,实现了收获边界的在线检测,准确推算出联合收割机作业割幅,并进行了田间试验研究。试验结果表明,该系统可实现在线监测,收获边界测量误差不大于12 cm,可为联合收割机智能监控系统的实际应用提供参考。
关键词
激光器
稻麦边界
收获机
探测
模式识别
割幅
Keywords
laser
grain boundaries
harvesters
detection
pattern recognition
swath
分类号
S375 [农业科学—农产品加工]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究
被引量：
2
2
作者
陈进
孙佳丽
陈海文
宋杰
机构
江苏大学机械工程学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2022年第4期26-31,共6页
基金
国家“十三五”重点研发计划项目(2018YFD0700705)
江苏省重点研发计划项目(BE2017358)
镇江市重点研发计划项目(NY2019009)。
文摘
稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理。同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测的准确性。在此基础上,结合卡尔曼滤波算法、基于投影法的边界线位置预测方法,通过两次动态感兴趣区域选取的方式对算法进行改进,使得每幅图像平均处理时间由0.176087s缩短至0.064547s。该方法可为降低阴影对稻麦边界线提取的干扰、提高图像处理速度提供可行性论证及技术支撑。
关键词
稻
麦
收获
边界
线
机器视觉
阴影
卡尔曼滤波
动态ROI
Keywords
harvest boundary line
machine vision
shadow
Kalman filter
dynamic ROI
rice and wheat
分类号
S225.3 [农业科学—农业机械化工程]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于激光雷达的稻麦收获边界检测与自动对齐系统研究
被引量：
7
3
作者
尚业华
王昊
孟志军
尹彦鑫
肖跃进
宋正河
机构
中国农业大学工学院
北京市农林科学院智能装备技术研究中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期19-28,46,共11页
基金
科技创新2030-新一代人工智能项目(2021ZD0110902)
国家自然科学基金项目(32171907)。
文摘
针对稻麦收获无人作业的需求,提出了一种使用激光雷达检测稻麦收获边界的算法,并连接无人控制系统实现收获边界的自动对齐。该算法首先对采集的收获轮廓点云划定感兴趣角度范围,根据雷达的安装高度和位置将测量数据由极坐标转换为三维直角坐标,融合陀螺仪测量的激光雷达安装姿态数据对测量点云进行校正;通过中值滤波和Z向阈值滤波将点云中的噪点和非稻麦轮廓点滤除;对比了K-means聚类和Z向中心差分法检测稻麦收获边界的精度,并进行了误差分析;开发了感知系统并制定了感知与控制的CAN通信协议,采用预瞄点追踪方法对实时检测的边界点进行对齐控制;分析研究了稻麦收获边界自动对齐精度检测方法。2022年6月在北京小汤山国家精准农业示范基地进行了收获边界检测与自动对齐控制系统试验,分别采用数据标注和GPS打点的方式进行了数据采集与分析,试验结果表明,基于K-means聚类的收获边界检测横向偏差平均值为22.24 cm,基于Z向中心差分法的收获边界检测横向偏差平均值为1.48 cm,Z向中心差分法的收获边界检测优于基于K-means聚类的检测方法,故采用Z向中心差分法进行自动对齐控制试验,整体控制系统自动对齐横向偏差平均值为9.18 cm,标准差为2.48 cm,该系统可用于稻麦收获无人作业。
关键词
稻
麦
收获
边界
激光雷达
K-MEANS聚类
Z向中心差分
自动对齐
Keywords
rice and wheat harvesting boundary
LiDAR
K-means clustering
Z-direction central difference
auto align
分类号
S2 [农业科学—农业工程]
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合收割机稻麦收获边界激光在线识别系统设计与试验
伟利国
张小超
汪凤珠
车宇
孙小文
王紫玮
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
21
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下载PDF
职称材料
2
阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究
陈进
孙佳丽
陈海文
宋杰
《农机化研究》
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于激光雷达的稻麦收获边界检测与自动对齐系统研究
尚业华
王昊
孟志军
尹彦鑫
肖跃进
宋正河
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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职称材料
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