基于機(jī)器視覺的麥田邊界檢測

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1、２００７年２月農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)第３８卷第２期基于機(jī)器視覺的麥田邊界檢測張磊王書茂陳兵旗祝青園【摘要】針對不同時(shí)期麥田場景，提出了基于機(jī)器視覺的邊界（田?。z測算法。將攝像機(jī)安裝在農(nóng)田作業(yè)機(jī)械前方，在作業(yè)過程中采集麥田場景圖像。根據(jù)麥田和田外區(qū)域的不同顏色及亮度特征，判斷出田埂的位置以及田埂線的方向候補(bǔ)點(diǎn)群，使用過已知點(diǎn)的哈夫變換計(jì)算出田埂線的斜率。經(jīng)過對多幅不同時(shí)期麥田圖像的處理，證明本檢測算法可以適應(yīng)不同時(shí)期的麥田環(huán)境

2、，并且具有速度快、抗干擾、準(zhǔn)確性高等優(yōu)點(diǎn)。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺哈夫變換田埂檢測中圖分類號：ＴＰ２４２６＋２文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ﹦﹥┉┉┄┃┄┇〇┉﹨━﹣┈┄┃┃┈┄┃ＺｈａｎｇｌｅｉＷａｎｇＳｈｕｍａｏＣｈｅｎＢｉｎｇｑｉＺｈｕＱｉｎｇｙｕａｎ（爞牎牏牕牃爛牋牜牏牅牣牓牠牣牜牃牓爺牕牏牤牉牜牞牏牠牪）﹢┈┉┇┉Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｖａｒｉｏｕｓｗｈｅａｔｆｉｅｌｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｈａｓｅｓ，ｔｈｅｆｉｅｌｄｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｍａｃ

3、ｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｔｈｅｃａｍｅｒａｍｏｕｎｔｅｄｉｎｆｒｏｎｔｏｆｔｈｅｔｒａｃｔｏｒｃｏｕｌｄｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｈｅａｔｆｉｅｌｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｗｏｒｋｉｎｇ．Ｗｉｔｈｔｈｅｃｏｌｏｒａｎｄｌｕｍｉｎａｎｃｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｗｈｅａｔｆｉｅｌｄａｎｄｏｕｔｓｉｄｅｔｈｅｆｉｅｌｄ，ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｆｉｅｌｄｅｄｇｅａｎｄｔｈｅｃａｎｄｉｄａｔｅｐｏｉｎｔｓｏｆｉｔｃｏｕｌｄｂｅｄｅｔｅｃｔｅｄ；ｔｈｅｓｌｏｐｅｏｆｔｈｅｆｉｅｌｄｅｄｇｅｗａｓｃａｌｃｕｌａ

4、ｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｐａｓｓｉｎｇａｋｎｏｗｎｐｏｉｎｔＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｈｅａｔｆｉｅｌｄｐｈａｓｅｓａｎｄｈａｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｆａｓｔｓｐｅｅｄ，ｈｉｇｈｖｅｒａｃｉｔｙａｎｄｒｅｓｉｓｔｉｎｇｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．┎┌┄┇┈Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ，Ｈｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍ，Ｆｉｅｌｄｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ管理機(jī)器人等導(dǎo)航目標(biāo)的自動檢測。ＢｅｎｓｏｎＥＲ［６］引言等利用自適應(yīng)聚類算法對

5、圖像進(jìn)行分割和分類，然隨著以信息化技術(shù)為核心的精細(xì)農(nóng)業(yè)的興起，后利用時(shí)序線性回歸來確定作物收割燉未收割的邊機(jī)器視覺導(dǎo)航以其靈活性、實(shí)時(shí)性和導(dǎo)航精度好等界，同時(shí)利用自適應(yīng)模糊邏輯算法評價(jià)回歸線的效優(yōu)點(diǎn)得到了普遍的關(guān)注。基于視覺導(dǎo)航的農(nóng)田作業(yè)果，確定回歸線的收斂程度。機(jī)械，在自動噴灑農(nóng)藥和肥料、收割作業(yè)、中耕除草、作為智能型的農(nóng)田作業(yè)機(jī)械，不但要對作業(yè)區(qū)插秧等許多方面有著廣泛的應(yīng)用前景。許多專家利域內(nèi)的犁溝、農(nóng)作物列［７～８］、已作業(yè)區(qū)與未作業(yè)區(qū)之用機(jī)器視覺對農(nóng)田導(dǎo)航目標(biāo)進(jìn)行了深入的研究。間的標(biāo)識線［９］進(jìn)行正確的識別，同時(shí)為了保證農(nóng)田［１～５］等利用微

6、分算法、亮度分析法、顏色分析作業(yè)流程的完整性，還要能夠?qū)μ锕∵M(jìn)行識別。田?。茫瑁澹睿路ǖ确椒z測水田里的目標(biāo)對象，利用過已知點(diǎn)的一般代表了農(nóng)田區(qū)域與非農(nóng)田區(qū)域的邊界，或者一Ｈｏｕｇｈ變換檢測目標(biāo)直線，實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)器人、水田個(gè)農(nóng)田區(qū)域與另一個(gè)農(nóng)田區(qū)域的邊界。本文以麥田收稿日期：２００６０８２１“十五”國家科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：２００４ＢＡ５２４Ｂ）張磊中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院博士生，１０００８３北京市王書茂中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院教授通訊作者陳兵旗中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院副教授祝青園中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院博士生１１２農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)２００７年作業(yè)過程中的田埂作為研求亮

7、度曲線牊（牪）上的每個(gè)點(diǎn)與直線牋（牪）的距究對象。假設(shè)機(jī)械作業(yè)開離，獲得距離分布曲線牆（牪）始時(shí)，沿田邊的目標(biāo)田埂自動直線行走作業(yè)，作業(yè)到田端田埂后回轉(zhuǎn)。本研究基于以上假設(shè)，把田埂分為目標(biāo)田埂和田端田埂，如圖１所示，分別對這兩種田埂的中心直線（以下稱為“田埂線”）進(jìn)行圖圖１作業(yè)區(qū)域示意圖圖２田端的判斷示意圖像檢測。Ｆｉｇ．１ＷｏｒｋｉｎｇｆｉｅｌｄＦｉｇ．２Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｆｉｅｌｄｅｎｄ實(shí)驗(yàn)方法牆（牪）＝燏牊（牪）－牋（牪）燏（３）分別計(jì)算亮度曲線牊（牪）的平均值牁和標(biāo)準(zhǔn)偏實(shí)驗(yàn)設(shè)備及圖像采集差爟?yōu)楸狙芯坎捎茫桑牛牛牛保常梗唇涌诘模模葼矤瑺?/p>

8、牫牉－１－爣１ＨＶ３０００ＦＣ型攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集，輸出為彩色圖牁＝∑牊（牪）（４）牪牞牏牫牉－爣像。用于圖