基于叶片含水量的激光偏振成像模型研究

目标物体的偏振特性是一种固有特性,由目标的外部结构、内部结构以及入射角度等决定,因此利用偏振信息研究植物叶片含水量测量。主要研究过程分为以下五个部分:搭建激光偏振成像测量实验系统、计算目标偏振度、测量叶片实际含水量、建立偏振度与叶片含水量间映射模型、验证映射模型。根据目标与环境特性,选择和调整实验器件和实验步骤;基于图像灰度提取方法计算目标偏振度;采用水分梯度处理方法测量叶片实际含水量;基于统计方法建立叶片偏振度与含水量的一到三阶函数映射模型,比较一到三阶模型的稳定性与预测能力分析其适用情况,为利用偏振测定植物叶片含水量的方面提供理论基础。结果发现:在含水量所处15%~75%区间内,偏振度随着水分含量上升呈现一个递增趋势。含水量较高情况下,递增关系较明显;含水量较小情况下,映射关系不显著。

农业轮式机器人三维环境感知技术研究进展

[目的/意义]作为未来农机装备的研究重点,农业轮式机器人正向着智能化与多功能化的方向发展。三维环境感知技术因其获取的信息量丰富、复杂环境下的鲁棒性和适应性好,成为了农业轮式机器人智能化无人作业的基础与关键,其发展水平直接影响到包括农业轮式机器人在内的无人农机的作业质量与效率。[进展]本文首先总结了农业轮式机器人和农业环境感知技术的发展现状,分析了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状。其次分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术,重点阐述了基于激光雷达、视觉传感器和多传感器融合的农业轮式机器人三维环境感知技术的研究进展。[结论/展望]结合农业作业特点与实际需求,指出了农业轮式机器人三维环境感知技术在适用性、环境信息处理和感知效果等方面存在的一些问题,并提出了提升传感器的农业适用性、发展基于深度学习的农业环境感知技术、发展智能化的高速在线多传感器信息融合技术三个方面的建议,以期为农业轮式机器人三维环境感知技术发展提供参考与借鉴。