检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2014年第9期45卷 254-259页

作者：张瑜汪小旵孙国祥李永博孙鑫南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京210031

为实时获取温室作物生长形态参数,应用线激光,对作物整体进行非接触式扫描,通过CCD摄像机实时拍摄扫描过程,采用重心法计算激光光条中心,获取作物叶片与茎秆的三维点云信息,实现作物形态三维点云结构重建;提出适用于作物三维点云数据特... 详细信息

为实时获取温室作物生长形态参数,应用线激光,对作物整体进行非接触式扫描,通过CCD摄像机实时拍摄扫描过程,采用重心法计算激光光条中心,获取作物叶片与茎秆的三维点云信息,实现作物形态三维点云结构重建;提出适用于作物三维点云数据特征的迭代法,提取叶片点云子集的中心轴线,通过曲线拟合计算叶片长度;根据摄像机透视原理,提出针对细小茎秆的静态定位法计算茎秆直径。试验表明,激光视觉量测叶片长度与茎秆直径的准确率分别为95.39%(SE为0.2961,R2=0.916)和94.55%(SE为0.008 7,R2=0.915)。

关键词：温室作物茎叶形态参数激光视觉三维点云

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基于力-声学特性的鸡蛋微小裂纹在线检测方法

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农业机械学报 2016年第11期47卷 224-230页

作者：罗慧闫思蒙卢伟张澄宇代德建南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京210031

针对目前国内外禽蛋流水线在线裂纹检测中微小裂纹检测的难题,通过外部压力增大微小裂纹信息,并结合声学方法实现多维度禽蛋微小裂纹的无损检测。对20枚不同位置的微小裂纹蛋进行压碎实验,选取压力范围为0~6 N,采集无损蛋与微小裂纹蛋... 详细信息

针对目前国内外禽蛋流水线在线裂纹检测中微小裂纹检测的难题,通过外部压力增大微小裂纹信息,并结合声学方法实现多维度禽蛋微小裂纹的无损检测。对20枚不同位置的微小裂纹蛋进行压碎实验,选取压力范围为0~6 N,采集无损蛋与微小裂纹蛋的振动音频信号,结合功率谱分析、PCA主成分分析,选出工业流水线条件下最适宜增大微小裂纹信息的外部压力为5 N,最佳扫频范围为3 000~7 500 Hz。实验中,对320枚鸡蛋进行检测,分别构建基于反向传播神经网络（BPNN）、概率神经网络（PNN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的鸡蛋微小裂纹检测模型,其中,基于LS-SVM的鸡蛋微小裂纹检测模型最优,测试集中无损蛋与微小裂纹蛋的识别率分别达到98.3%和95%,且流水线每小时可在线检测约3 600枚鸡蛋。

关键词：鸡蛋无损检测微小裂纹蛋功率谱主成分分析最小二乘支持向量机

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基于改进YOLACT++的成熟芦笋检测-判别-定位方法

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农业机械学报 2023年第7期54卷 259-271页

作者：汪小旵李为民王琳施印炎武尧王得志南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备实验室南京210031 智能农业动力装备全国重点实验室洛阳471039

为解决芦笋采收机器人选择性采收过程中成熟芦笋的判别和采摘手准确定位难题,提出了一种改进YOLACT++(You only look at coefficients)算法,利用该方法对成熟芦笋进行检测判别并定位采收切割。通过引入CBAM(Convolutional block attenti... 详细信息

为解决芦笋采收机器人选择性采收过程中成熟芦笋的判别和采摘手准确定位难题,提出了一种改进YOLACT++(You only look at coefficients)算法,利用该方法对成熟芦笋进行检测判别并定位采收切割。通过引入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制以及SPP(Spatial pyramid pooling)结构改进传统的YOLACT++主干网络,提高了特征提取的有效性;设计了适用于芦笋目标检测的锚框长宽比以保证覆盖到不同姿态的芦笋,以提高网络检测速度和准确率。利用生成的芦笋掩膜分段计算芦笋长度和基部直径,来判定成熟芦笋,并通过空间位姿向量计算成熟芦笋基部区域切割点位置。采收机器人田间试验结果表明,经过训练的改进YOLACT++模型的检测准确率为95.22%,掩膜平均准确率为95.60%,640像素×480像素图像检测耗时53.65 ms,成熟芦笋判别准确率为95.24%,在X、Y、Z方向的切割点定位误差小于2.89 mm,滚转角和俯仰角误差最大为7.17°;与Mask R-CNN、SOLO和YOLACT++模型相比,掩膜平均准确率分别提高2.28、9.33、21.41个百分点,最大定位误差分别降低1.07、1.41、1.92 mm,最大角度误差分别降低1.81°、2.46°和3.81°。使用该方法试制的芦笋采收机器人,采收成功率为96.15%,单根芦笋采收总耗时仅为12.15 s。本研究提出的检测-判别-定位方法在保证响应速度的前提下具有较高的检测精度和定位精度,为优化改进基于机器视觉的芦笋采收机器人提供了技术支持。

关键词：芦笋采收机器人选择性采收 YOLACT++算法目标检测定位

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基于改进YOLOv8的草莓识别与果梗采摘关键点检测

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农业工程学报 2024年第18期40卷 167-175页

作者：杨震宇汪小旵祁子涵王得志南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代农业设施农业技术与装备试验室南京210031

为解决草莓采摘机器人工作过程中果梗采摘点定位精度低和遮挡草莓识别困难等问题,该研究提出一种改进后YOLOv8算法与pose关键点检测算法相结合的草莓识别定位方法。通过对YOLOv8进行优化,引入BiFPN(bidirectional feature pyramid netwo... 详细信息

为解决草莓采摘机器人工作过程中果梗采摘点定位精度低和遮挡草莓识别困难等问题,该研究提出一种改进后YOLOv8算法与pose关键点检测算法相结合的草莓识别定位方法。通过对YOLOv8进行优化,引入BiFPN(bidirectional feature pyramid network)和GAM(generalized attention module)模块以强化模型的双向信息流,动态分配特征权重,并专注于小目标特征的提取和强化被遮挡区域特征,旨在提升模型复杂环境中采摘点定位准确率和遮挡识别的预测准确性。试验结果显示,相比于原始模型,经过改进的YOLOv8-pose模型在草莓识别准确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均精度(mean average precision,mAP)及关键点平均精度(mean average precision-key point,mAP_(kp))上分别提高6.01、1.98、6.67和7.85个百分点,基于关键点检测的果梗采摘点在X、Y、Z方向定位误差分别为1.4、1.4和2.2 mm。此外,根据草莓遮挡重叠区域面积对草莓遮挡程度分类,利用不同遮挡程度对模型性能验证,在遮挡情况下改进后YOLOv8-pose,mAP_(kp)比原模型提高9.78个百分点。基于该研究所提出的视觉模型,机器人在田间试验下的采摘成功率为95%,单个草莓的采摘耗时10 s,可为实现机器人精准采摘提供重要的技术支持。

关键词：图像识别草莓 YOLOv8 采摘遮挡

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基于机器视觉的果树树冠体积测量方法研究

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农业机械学报 2016年第6期47卷 1-10,20页

作者：丁为民赵思琪赵三琴顾家冰邱威郭彬彬南京农业大学工学院南京210031 南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京210031

针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通... 详细信息

针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通过图像处理算法获得树冠图像面积特征,并采用最小二乘法和五点参数标定法获得普适性树冠面积与体积相关关系模型,从而得到树冠体积,通过对梨树以及桂花树样本的试验,可以发现预测树冠体积平均误差分别为13.73%和10.18%。对于不具备系列样本无法构建模型的树冠,采用单点测量法,根据树冠轮廓拟合椭球结构体,然后根据体积求算补偿公式,完成体积测量,测量误差在10%左右。表明树冠形态特征的图像提取算法可行有效,通过面积以及轮廓特征量均能很好地表达树冠体积特征。

关键词：果树树冠机器视觉体积测量图像处理参数标定面积特征轮廓特征

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基于诱虫板图像的温室番茄作物害虫识别与监测方法

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南京农业大学学报 2021年第2期44卷 373-383页

作者：卜俊怡孙国祥王迎旭魏天翔汪小旵南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

[目的]本文旨在探索实时监测温室虫情和精准防控虫害的方法。[方法]设计了一种基于诱虫板图像背景均匀化的自适应分割方法,结合基于随机森林(random forest,RF)的图像识别算法识别4类温室番茄害虫(烟粉虱、潜叶蝇、果蝇和蚜虫)并计数。... 详细信息

[目的]本文旨在探索实时监测温室虫情和精准防控虫害的方法。[方法]设计了一种基于诱虫板图像背景均匀化的自适应分割方法,结合基于随机森林(random forest,RF)的图像识别算法识别4类温室番茄害虫(烟粉虱、潜叶蝇、果蝇和蚜虫)并计数。该方法首先提取诱虫板图像RGB(red-green-blue)颜色模型B分量和HSV(hue-saturation-value)颜色模型V分量,然后分别对2张图像分段调整背景灰度值得到均匀背景诱虫板灰度图像,再利用最大类间方差法确定阈值分割图像,经形态学处理后融合2张诱虫板二值图像,最后提取害虫区域的6个颜色特征、8个形状特征和6个纹理特征,训练随机森林以识别害虫并计数。[结果]对比分析Sauvola局部阈值法、Prewitt边缘分割法、k-means聚类法以及本文设计的自适应分割方法,结果表明基于背景均匀化的自适应分割方法效果最好,平均分割准确率为95.34%。对比分析7种特征向量组合下随机森林、C-SVC(C-support vector classification)和BP(back propagation)神经网络3种分类方法,结果表明综合颜色特征向量、形状特征向量和纹理特征向量作为输入的随机森林算法识别效果更好,对烟粉虱、潜叶蝇、果蝇和蚜虫的识别准确率分别为93.89%、90.71%、91.54%和90.40%。[结论]本文设计的方法能够实现诱虫板上4类害虫的识别和计数,可以为温室虫情监测与预警提供参考。

关键词：诱虫板图像背景均匀化图像分割害虫识别随机森林

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基于卷积神经网络面部图像识别的拖拉机驾驶员疲劳检测

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农业工程学报 2018年第7期34卷 192-199页

作者：卢伟胡海阳王家鹏王玲 Yiming Deng 南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京210031 Michigan State University College of EngineeringEast Lansing48824

针对疲劳驾驶极易造成拖拉机交通事故这一问题,该文提出了一种基于卷积神经网络面部特征识别的拖拉机驾驶员疲劳检测方法。首先,利用伽马亮度校正对驾驶员面部图像进行光照预处理,再通过小波包去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,对预处理... 详细信息

针对疲劳驾驶极易造成拖拉机交通事故这一问题,该文提出了一种基于卷积神经网络面部特征识别的拖拉机驾驶员疲劳检测方法。首先,利用伽马亮度校正对驾驶员面部图像进行光照预处理,再通过小波包去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,对预处理后的图像分别通过PCA-SCM人脸特征识别定位算法和基于人脸核心特征库及肤色模型的人脸识别算法进行驾驶员面部的识别定位,并通过比对这2种算法识别的偏差大小校验算法识别的有效性,以减小拖拉机工作振动时采样对图像中人脸定位精度的影响。将提取到的驾驶员面部图像输入到卷积神经网络进行深度学习和训练,并建立驾驶员疲劳视觉检测模型,从而实现基于拖拉机驾驶员面部图像的疲劳检测。统计训练过程中各项参数变化情况并进行T-SNE降维迭代分析,与其他常规方法相比,CNN在检测准确度和检测效率方面都有较为明显的优势。试验表明,所提出的检测模型准确率98.9%,图片识别效率38 ms/帧(Inter i7-4510U双核处理器),能够实现拖拉机驾驶员疲劳状况的实时检测,该研究可为解决疲劳驾驶这一安全问题提供参考。

关键词：拖拉机图像处理算法疲劳驾驶 PCA-SCM 卷积神经网络面部识别

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基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法

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农业机械学报 2014年第12期45卷 329-334页

作者：刘永华沈明霞熊迎军刘勇高菊玲金文忻南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京210031 江苏农林职业技术学院机电工程系句容212400

为了减少温室WSN系统传感器节点数据传输次数,提出基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法。首先,引入莱特准则进行序列异常值检测,研究并提出了便于节点实时计算的序列方差滑动递推计算方法。其次,分别在传感器节点和服务器建立一阶分... 详细信息

为了减少温室WSN系统传感器节点数据传输次数,提出基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法。首先,引入莱特准则进行序列异常值检测,研究并提出了便于节点实时计算的序列方差滑动递推计算方法。其次,分别在传感器节点和服务器建立一阶分段线性回归方程并结合自适应加权算法形成两级预测模型,设定传感器节点仅在预测误差超过设定阈值时上传实际采集值,其他时刻服务器自动触发线性回归模型预测填充该部分数据。同时,结合温室环境自动控制的特点,研究了一种基于抛物线的可变误差阈值确定方法。试验表明:分段一阶线性回归模型能够在规定误差阈值内逼近系统原始数据曲线,利用两级预测算法无线传感器节点数据发送次数可减少93%(误差阈值为0.9)。

关键词：温室 WSN系统两级预测数据传输

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棉花采摘机器人红外测距技术研究

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农业机械学报 2014年第7期45卷 61-66页

作者：王玲邹小昱刘思瑶陈兵林朱宏超朱镕杰南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室南京210031 南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室南京210095

为定位棉株上的棉花，用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0．7～1．6m的距离区间内建立红外测距模型，获取了棉株表面点云的距离图像，测量精度达0．0085m。以0．65为标准差设计高斯... 详细信息

为定位棉株上的棉花，用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0．7～1．6m的距离区间内建立红外测距模型，获取了棉株表面点云的距离图像，测量精度达0．0085m。以0．65为标准差设计高斯滤波器的尺寸，用1一D高斯滤波器平滑棉株图像，用2一D高斯滤波器求取其梯度图像，以0．2m、0．08m为强、弱阈值，基于Canny边缘检测算子构建闭环边缘，结合形态学运算提取棉花区域，去除棉枝。用峰点滤波器削弱棉花图像中的粘连重叠现象，基于分水岭算法提取单朵棉花并求取其距离。结果表明，单朵棉花的图像识别率达91．3％，红外与人工测距结果的相关系数为0．9922，为采机器人运动轨迹的规划提供了参数。

关键词：棉花采摘机器人红外测距 Canny算子峰点滤波分水岭算法

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鱼塘增氧控制系统的研制与试验

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南京农业大学学报 2015年第4期38卷 682-688页

作者：赵三琴刘昊一丁为民汤永祥李毅念南京农业大学江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031

[目的]针对传统增氧机盲目增氧、费时费力,以及目前鱼塘溶解氧测控系统价格偏高、防污性差、不能满足不同水层测量的问题,研制了鱼塘增氧控制系统并进行田间试验。[方法]该系统使用原电池式电化学溶解氧传感器、NTC温度传感器在线测量... 详细信息

[目的]针对传统增氧机盲目增氧、费时费力,以及目前鱼塘溶解氧测控系统价格偏高、防污性差、不能满足不同水层测量的问题,研制了鱼塘增氧控制系统并进行田间试验。[方法]该系统使用原电池式电化学溶解氧传感器、NTC温度传感器在线测量溶解氧、温度信息,根据养殖对象需求设定溶解氧在线控制器的溶解氧上、下限值,来控制叶轮增氧机的自动启停,实现按需增氧。[结果]该系统运行稳定,溶解氧传感器抗污性强且远长于国内现有系统7 d的维护周期;溶解氧控制器能够根据设定的上、下限自动开启和关闭增氧机,达到鱼塘溶解氧实际测控要求,且具有数据存储和停电报警功能,但价格是丹麦Oxy Guard溶解氧测控仪的1/4～1/3。[结论]该系统价格低、抗污性强且能满足不同水层的测量需要,具有大范围商业推广价值。

关键词：水产养殖鱼塘溶解氧自动增氧

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