【摘 要】
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为解决挖拔式木薯收获机夹持装置的导入部件推倒和压断木薯茎秆的问题,本文研究机器视觉技术对田间木薯茎秆识别和定位的可行性,这对实现木薯收获机夹持装置智能化控制以及木薯收获机自动化具有重要意义。本文研究基于单相机进行,通过室内模拟田间复杂多变的环境来进行木薯茎秆识别和定位的研究。首先,进行田间调研和木薯收获机的收获试验,确定木薯茎秆识别和定位方案、所需试验设备以及搭建室内试验平台。对采集的图像做增强处
【基金项目】
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2013年国家自然科学基金资助项目（51365005）—木薯收获机械多元耦合仿生块根拔起系统设计方法； 2010年国家自然科学基金项目（51065003）—丘陵地区木薯块根收获机械基础理论与设计方法和广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目（13-051-09S01）；
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为解决挖拔式木薯收获机夹持装置的导入部件推倒和压断木薯茎秆的问题,本文研究机器视觉技术对田间木薯茎秆识别和定位的可行性,这对实现木薯收获机夹持装置智能化控制以及木薯收获机自动化具有重要意义。本文研究基于单相机进行,通过室内模拟田间复杂多变的环境来进行木薯茎秆识别和定位的研究。首先,进行田间调研和木薯收获机的收获试验,确定木薯茎秆识别和定位方案、所需试验设备以及搭建室内试验平台。对采集的图像做增强处理并使用灰度值缩放突出木薯茎秆区域。使用固定阈值法结合形态学处理对图像进行分割。使用像素面积法选择木薯茎秆区域。提取木薯茎秆和干扰物的形状和纹理特征共9个参数,使用MATLAB进行主成分分析进而确定主成分数目范围,使用网格搜索法结合K交叉验证法确定多层感知器的参数即隐藏层节点数为9,主成分数目为6,进而获得多层感知器识别分类模型。对深度学习模型RseNet50进行微调,利用截取的1602张单独木薯茎秆图片和4759张干扰物的图片进行迁移学习模型训练,得到木薯茎秆的迁移学习模型,该模型有效地避免了多层感知器的误判问题。通过室内模拟试验,在静止条件下,多层感知器识别成功率为92.5%,算法平均执行时间为0.51s,定位的横向位置平均误差为3.20mm,纵向位置平均误差为2.53mm;迁移学习模型识别成功率为93.1%,算法平均执行时间为0.26s,定位的横向位置平均误差为3.03mm,纵向位置平均误差为3.09mm。动态且自然光照条件下,在平均速度范围为0-0.1m/s下,两模型识别成功率均在90%以上,动态且在暗环境下,通过补强光,调整相机曝光时间为600μs,在平均速度范围为0-0.2m/s下,两模型识别成功率均达到90%以上。使用Halcon视觉库、QTCreator以及Visual Studio设计了基于单目相机的视觉识别软件,该软件集成相机标定与识别定位功能,经过多人使用和评估,能满足使用需求。
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