基于机器视觉的人工光植物工厂植物生长状况监测系统

设计了一种基于机器视觉的人工光植物工厂植物生长状况监测系统,主要利用机器视觉技术对植物工厂中植物生长进行无损监测,获取植物的生长信息.同时解决了针对LED偏色光情况下,获取植物前景图像不完整的问题.利用该系统可以快速、准确地获取植物生长的叶面积等参数,实现植物生长状况的实时监测,为植物生产过程中有关作业的自动化奠定了基础,具有广阔的应用前景.     

yC-1型叶面积测量仪

<正> 一、概述叶片是植物进行光合作用的主要器官。植物依靠叶片接收阳光,吸收空气中的二氧化碳进行光合作用,转化成植物生长过程中所需要的有机物质。显然,叶片的大小会直接影响植物生长的全过程,所以对叶片面积的测量是农业科研中必不可少的项目。过去对植物叶面积的测量经常采用以下几种方法:1.称重法;2.打孔法;3.方格法;4.球积仪法。用这些方法测量植物叶面积,测量人员通常都要经过繁琐的工序,多个步骤,从取样到获得最后数据即费时又费力,而且叶片必须剥离植株,不能对植物叶片直接进行活体测量。因此无论是效率还是准确度都不能令人满意,也就更谈不上观察叶片对植物整个生长过程的影响了。     

倾斜位置成像的轮对几何参数计算方法

基于光截图像的轮对几何参数在线检测中,由于检测环境的特殊性,面阵CCD摄像机的安装位置受到很大限制.提出一种依据摄像机沿倾斜角度采集轮对光截曲线图像进而计算轮对几何参数的检测新方法.利用摄像机在空间三个方向上的倾斜角度,计算出轮对几何参数关键点在图像中的位置,进而计算出轮对几何参数,最终完成了轮对轮缘高度和轮缘厚度的计算.设计了验证实验,实验结果表明:该方法检测精度可达+0.2 mm.     

视觉里程计中的相机姿态和高度实时测量方法

在视觉里程计的应用中,实时准确的获得相机姿态和高度数据有助于提高视觉定位的精度.而现有解决方案要么成本过高,要么精度无法满足要求,为此提出了基于路面激光扫描的相机外参数实时测量方法.该方法将两台二维激光扫描仪相互正交安装且向下扫描,对获得的沿着两个方向的路面扫描线使用RANSAC算法估计出直线方程,根据两直线方程求得道路平面方程,并以该平面为参考获得相机相对路面的姿态和高度数据.室内实验结果表明:静态条件下对姿态的测量误差最大约0.1°,高度测量误差最大6 mm;室外动态实验结果表明:与传统的惯性测量方法不同,相机外参数测量结果不受车辆加减速运动的影响,且其动态姿态测量精度明显高于精度为1°的惯性测量系统.由于该方法获得的姿态和高度数据是以道路平面为参考基准,尤其适用于单目视觉里程计中以辅助提高定位精度.     

低温弱光对辣椒生长及光合作用的影响

研究了偏低温弱光条件对两个辣椒品种株高、茎粗和根系等生长发育状况,以及叶面积、叶片中叶绿素含量和净光合速率影响,研究结果表明:低温弱光胁迫使辣椒株高和茎粗增长及叶面积扩展变慢,但低温对植株生长的抑制作用比弱光更明显;低温弱光下辣椒植株根系活力下降;低温弱光胁迫下,叶片中叶绿素含量下降,净光合速率下降。     

基于双目视觉的双频光栅三维测量方法

提出一种新的三维坐标测量方法,该方法基于双目视觉、双频光栅投影、相移和三角测量等测量方法.测量系统采用两个摄像机记录投影光栅,通过分析双频投影条纹不同栅距的光栅获得两幅包裹相位图,相位去包裹后求得任一像素点的绝对相位值,结合标定双目摄像机和根据外极线约束原理实现立体匹配,最后重构出物体三维世界坐标.实验证实了该方法的可行性,并得到很好的测量结果.     

基于CCD摄像机恢复空间Z坐标方法的研究

视觉测量是计算机视觉与图像处理领域诸多研究成果应用于测量领域而形成的一类新的测量方法.二维图像的特征抽取是三维计算机视觉的第一步,通过二维图像恢复出被测量的三维信息这一问题可以理解为两个互逆过程:1.根据摄像机参数及获得的两维图像信息进行三维重建;2.根据三维空间信息及两维图像信息标定摄像机内部和外部参数.鉴于此,本文从物理光电学及数学角度.采用CCD激光测距法.推导了基于静态CCD激光测距的通用公式.该算法的最大优点是无需进行复杂的迭代计算,大大降低了计算量,且有效的提高了测量精度.分析表明:该方法计算简单、易于实现、实用价值高.     

基于卷积神经网络特征提取的莴苣生长无损监测

基于计算机视觉的莴苣生长无损监测对莴苣的种植管理有重要的意义。彩色图像包含的纹理、色泽等信息与莴苣生长参数密切相关。以往的研究包括基于人为设计的特征结合机器学习算法估计生长参数,以及通过卷积网络估计生长参数。该文设计了一种结合卷积神经网络和机器学习模型的二阶段算法,用于莴苣的生长参数无损估计。生长参数包括叶片鲜重(LFW)、叶片干重(LDW)、植株高度(H)、植株直径(D)和叶面积(LA)。算法的第一阶段训练卷积网络自动从图像中提取特征,第二阶段基于卷积网络提取的特征,利用集成机器学习算法Stacking(随机森林,深度森林)估计生长参数。实验结果表明,相比直接使用卷积网络估计,设计的二阶段算法能显著降低误差,在五个生长参数上的归一化均方误差(NMSE)分别为2.25%,2.61%,1.63%,0.84%,3.18%,估计值与真实值的决定系数(R²)为0.955 2,0.957 8,0.892 1,0.884 4,0.936 2。通过引入深度图,使用3D卷积网络从彩色图和深度图的组合中提取特征,高度(H)的估计准确度能进一步提高(NMSE:1.27%,R^...     

针对工件尺寸测量的现场标定技术

双目立体视觉的有效现场标定是实现高精度工件尺寸测量的关键技术.首先根据现场实际测量环境的要求,选择适合的摄像机及镜头.再设置两个摄像机的结构参数,如调整两个CCD摄像机之间的距离、光轴夹角等,对这些参数进行优化,以达到最佳的测量效果.在此基础上进行双目标定.该方法一次即可完成所有参数的标定,实验结果表明,此方法能够得到满意的标定精度.     

基于叶片面积的温室植物水分监测系统的设计

植株冠层叶面投影面积的变化与植物体内水分状况密切相关.系统利用CCD图像传感器,对植物叶面的冠层投影面积进行实时、动态的观察.通过对叶面积的动态监测,并与计算机应用相配合,用于指导温室条件下植物生长的水分灌溉.从硬件、软件和叶面图像的分析与处理方面描述了系统的设计与实现方法.实践证明:该系统工作稳定,能准确监测植物叶面变化,为进一步研究依据叶面积变化诊断植物缺水理论奠定基础,同时对丰富节水灌溉技术具有重要的意义.     

结构光测量系统的投影仪标定方法研究

传统单目视觉结构光测量系统通过解相位间接计算被测物的高度信息,系统约束性过强、不易操作、且标定精度较低.将双目立体视觉原理引入单目结构光视觉测量系统,根据投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,将投影仪当作一个逆向的相机,建立了投影仪模型,使用成熟的相机标定算法对投影仪进行标定.再配合四步相移法和基于多频外差原理的时域相位展开法,实现条纹图像的快速精确解相位.相对于传统的单目视觉结构光测量系统,本方法具有单目视觉系统操作简单、鲁棒性强的特点,同时也可以达到双目视觉测量的精度.实验结果表明,这种方法的投影仪标定精度达到了实际应用的要求.     

基于Kinect v4的牛体尺测量方法

针对基于机器视觉的牛体尺测量方法中图像背景复杂、特征点提取难度大的问题,提出了一种基于Kinect v4传感器的牛体尺测量方法来采集彩色和深度图像,并结合目标检测、Canny边缘检测、三点圆弧曲率等算法提取体征特征点进而计算体尺数据。首先,制作了牛体尺特征部位图像数据集,并利用深度学习YOLOv5目标检测算法检测牛体尺特征部位信息,以减少牛体其他部位和背景对体尺测点提取的干扰;其次,借助OpenCV图像处理库中的Canny边缘检测、轮廓提取等图像处理算法获取牛体尺测点所在的关键轮廓;然后,对关键轮廓采用多项式拟合和三点圆弧曲率等算法从而在二维图像中提取牛体尺测点;最后,利用深度信息将二维图像中的测点信息转换到三维坐标系下,并结合随机抽样一致（RANSAC）算法在三维坐标系下设计牛体尺测量方法。经过在复杂环境下传感器和牛体侧面成不同偏角时的实验测量结果和人工测量结果的比较得出,牛体尺数据中鬐甲高的平均相对误差为0.76%,体斜长的平均相对误差为1.68%,体直长的平均相对误差为2.14%,臀端高的平均相对误差为0.76%。实验结果表明,所提方法在复杂环境下具有较高的测量精度。     

基于机器视觉的钢轨轮廓测量方法研究

钢轨轮廓检测是轨道几何参数检测的重点和难点。采用二维平面靶标对激光摄像传感器进行标定,建立世界坐标系和图像坐标系的标定模型。通过棋盘格进行实验标定,获取300组数据,采用非线性最小二乘法来标定模型参数。结果表明:采用非线性最小二乘法能够将棋盘格水平和垂直的测量误差控制在0.3 mm左右,该方法能够很好地运用到钢轨轮廓测量中。     

动态船舶行驶场景下的实时单目测距算法研究

为了利用单目视觉实时监测船舶行驶过程中与周围船舶之间的距离,首先分析单目视觉测距现状及其成功应用实例,基于小孔成像原理建立单目相机模型,通过几何推导,得到世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系之间三层坐标转换关系.随后通过实验验证pitch俯仰角与yaw水平角对单目视觉测距的影响程度,从而分析出动态船舶行驶场景...     

基于数字近景摄影测量的若干关键技术研究

研究了基于数字近景摄影的空间点坐标的测量方法;首先在物体表面粘贴两类标记点,然后通过对标记点进行识别和检测来确定标志点的空间位置,同时,对相关的编码与识别、标记点的亚像素中心定位、照相机标定与空间定向、非编码点的自动匹配等关键技术进行了研究,最后,给出了检测实例并进行了精度验证;实验表明,该方法操作简单,检测范围大,可满足三维物体特别是大面积物体空间检测的需求。     

基于多目立体视觉的试件飞行运动速度测量方法研究

为了测量试件的飞行速度,提出了一种基于多目立体视觉技术的飞行运动速度测量方法。首先研究了多目相机的标定方法,然后通过图像匹配的方法来获取各个相机图像中目标点的图像位置,最后根据各个相机的内部和外部参数,重建得到被测试件的三维坐标,结合相机的拍摄速度,计算出试件的飞行速度。结果表明：该方法可以较为准确的测量出试件在整个飞行过程中的运动速度,且具使用灵活,操作方便等特点。     

单目平行线约束下的空间点坐标恢复

提出一种从单目像机拍摄的二维投影图像中恢复空间点三维坐标的简化算法.假定摄像机与空间中的一对平行线的位置关系已知,同时摄像机坐标系下平行线所在平面中的任意空间点在像平面中的投影也已知,通过射影几何可得图像坐标到目标点三维空间坐标的转换系数,即坐标转换因数,从而估计出三维空间点的坐标.实验中通过对人体行走轨迹进行估计来测试算法性能,结果表明算法简单有效,计算开销小.     

基于特征匹配的单目相机姿态解算

本文采用了一种基于AKAZE特征检测和PnP算法的单目视觉测量方法对相机的相对姿态进行解算,用于快速准确地确定空间中两个目标间的位姿关系.采集合作目标的模板图像,提取附加到合作目标上的4个特征点的像素坐标,利用AKAZE关键点对模板图像和待测图像进行匹配并计算映射矩阵,通过映射矩阵得到4个特征点在待测图像中的像素坐标,然后结合合作目标的尺寸信息求解基于4个共面特征点的PnP问题,解算相机与合作目标的相对位置.实验分析表明该方法计算的实时图像相机位姿与真实结果接近,验证了本文方法的有效性.     

微细管道内壁三维测量技术研究

提出了一种适于管道内壁缺陷检测和三维测量的计算模型和测量方法．形貌检测器在驱动机构的带动下沿着管道轴线行进时,按照控制指令对管道内壁任意截面进行图像拍摄．通过对图像的处理,提取出截面上离散点的图像坐标,再结合对CCD摄像机标定得到的参数,计算出截面环上各离散点在三维坐标系中的位置,从而重构出该截面的形状,完成管道内壁的检测,并为后续的管道内表面三维重建提供数据信息．     

基于特征点位置校正的靶标位姿测量方法

针对图像式路基沉降监测系统中由于振动等因素导致靶标与相机发生偏转产生测量误差的问题, 本文在设计监测系统靶面位姿测量系统的基础上提出了基于4特征点位置校正的位姿测量方法. 首先介绍了图像式路基沉降监测方法的工作原理; 然后根据实际情况设计了区别于传统特征点的4特征点靶面的位姿测量系统, 并利用特殊特征点对靶面特征点进行位置校正; 最后根据设计的4特征点靶面测量系统提出已知矩形4特征点边长的位姿求解方法. 实验结果表明: 本文方法比迭代法位姿解算后角度误差值更小, 其位姿解算相对误差减小1.2 %. 当偏转角度小于2° 时, 本文方法位姿求解旋转角度误差小于0.09°, 相对角度误差为1.003 %. 其时间和测量精度都能够达到监测系统要求, 可以应用于监测系统中需要对相机和靶标进行实时标定的场景.