收获机械往复式切割器切割图的数值模拟与仿真

通过对往复式切割器工作原理的分析,利用Matlab软件对切割器切割图进行了数值模拟。对影响切割图各区域面积的关键参数进行了仿真计算,得到了提高切割质量、降低功率消耗的较优运动参数和结构参数组合。方差分析结果表明,切割器类型、割刀进距、动刀片刃部高度对空白区和重割区面积影响显著,动刀片宽度、前桥宽度对面积影响不显著。

往复式切割器割刀磨损对切割图中区域面积的影响

在联合收割机收获作业中,由于往复式切割器不同程度的磨损,使切割图中重割区、漏割区及一次切割区的面积也在不断地发生变化。为此,利用MATLAB软件,对标准往复式切割器在一定工作条件、割刀未磨损及磨损量分别为5%、10%、15%和20%时,切割图中3个区域的面积进行了计算,并定量地描述了割刀磨损量与切割图中3区域面积的变化规律。

基于M文件的切割图绘制方法研究

简要介绍了往复式切割器切割图的传统绘制方法——描点法的过程和步骤,详细介绍了利用MATLAB软件编制M文件绘制切割图的过程和步骤。通过对比,发现描点法绘图过程复杂且精度不高,利用M文件绘制切割图的过程简捷且精度高。

利用MATLAB计算切割图中三区域的面积值

切割器是收割机的主要工作部件,它的工作性能直接影响收割机的性能。为此,介绍了利用MATLAB软件对标准往复式切割器在一定工作条件下切割图中3个区域面积的计算方法和计算过程,这将对于切割器的性能评价及工作参数的选择具有重要的作用。

联合收割机速度对切割图中区域面积的影响

联合收割机是现代农业生产中实现收获机械化的最重要机具。在实际的收获作业中,由于田间作物及土壤状况的不同,联合收割机的工作速度不同,切割图中重割区、漏割区及1次切割区的面积也不同。现有资料只是定性地描述了机器工作速度对切割图中3个区域面积变化的趋势。为此,利用MATLAB软件对不同机器工作速度下切割图中3个区域的面积进行了计算,定量地描述了其变化规律。

基于M文件的切割图三区域面积求解方法研究

介绍了一种利用MATLAB软件编制M文件计算往复式切割器切割图中三区域面积的过程和步骤,为切割器工作性能的评价提供了一种便捷的方法。

谷物联合收获机往复式切割器切割过程的研究——基于切割图分析

为了获得谷物联合收获机的理想工作状态,通过切割图分析,对联合收割机往复式切割器切割过程的一次切割区、重割区以及漏割区面积在不同切割情况下的变化特性进行了理论分析,得出了相应的速度匹配参数。在割刀切割速度与机器前进速度配比等方面为谷物联合收获机往复式切割器工作性能和作业效果的改善提供了理论依据和工作参数设计参考。

往复式切割器切割图的计算机辅助分析

切割器是收获机械中重要的组成部件,其性能的好坏直接影响收割机的效率。在切割器设计过程中,对切割图的研究又尤为重要,因此利用VB开发了一个操作界面简单、交互功能强的往复式切割器切割图分析软件,通过计算机辅助分析,对切割器进行研究,避免了参数改变后对切割图的重新绘制。研究结果表明往复式切割器切割图的计算机辅助分析能为切割器的设计提供可靠的参数分析,减轻设计人员的劳动强度,提高设计效率。

基于超图切割的半监督学习和聚类算法

对超图切割上的半监督学习和聚类算法进行了研究;通过对超图切割和超边展开法及其切割函数的讨论,引入了超图上的总变异作为超图切割的洛瓦兹扩展,并在此基础上提出了一组正则化函数,它对应于图上的拉普拉斯型正则化;基于正则化函数族提出了半监督学习方法,并基于平衡超图切割提出了谱聚类方法;为了求解这两个学习问题,将它们转化为求解凸优化问题,并为此提出了一种主要组成部分为近端映射的可扩展算法,从而实现半监督学习和聚类;仿真实验结果表明,提出的基于超图切割实现的半监督学习和聚类方法相比于经典的超边展开法和其他图切割方法有更好的标准偏差和聚类误差性能。

基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割

为提高黄瓜叶部病害图像的分割性能,该文提出一种基于融合多特征图切割的病害图像自动分割方法。首先采用一种新的阈值化方法对原始病害图像的红色分量进行二值化处理;然后融合纹理、灰度、距离3个特征构建能量函数的边界项,描述像素间的相似性;再利用分割区域像素与区域边界像素的红色分量差值自动建立能量函数的区域项,反映像素归属于背景和目标的程度;最后运用最大流算法求解能量函数得到分割结果。将该方法应用于黄瓜3种病害(靶斑病、霜霉病和白粉病)叶部图像分割中,并与OTSU算法及半自动图切割算法的分割结果进行比较。试验结果表明,该方法的平均错分率为1.81%,低于其他2种算法,平均分割速度约为2.34 s并无大幅增加。该研究可为黄瓜病害的自动识别和诊断提供技术参考。

基于图切割的图像拼接技术研究

虽然图像拼接技术已进行多年研究,但是鬼影和曝光差异仍然难以消除。为解决这两个问题,提出了一种基于图切割的图像拼接方法。该方法结合图切割和泊松融合技术,首先利用每个像素邻域统计得到的梯度方向直方图来计算重叠区的带权有向图的权值,并通过实现稳定的图切割缝合线搜索,以消除鬼影;然后利用重叠过渡的泊松融合过程解决了缝合线拼接后的曝光差异问题,从而最终实现平滑的图像拼接。实验表明,该算法能够效地消除鬼影和曝光差异。

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

针对智能视频监控系统中阴影常由于其自身的属性而被错误地检测成前景目标的问题,提出了一种YUV颜色空间和图切割算法相结合检测阴影的新方法.首先,在获取的前景运动区域中综合考虑YUV颜色空间的亮度和色度信息来检测阴影区域并融合形态学滤波等操作得到确定的阴影和目标种子点,然后进一步通过图切割算法获得阴影与目标的优化分割,以提高阴影区域的检测精度.实验证明,该方法能有效地检测并去除视频监控场景中运动物体所携带的阴影.

一种基于自适应窗口和图切割的快速立体匹配算法

提出了一种新的快速立体匹配算法。该算法根据图像边缘特征自适应地变化窗口,并采用灰度差平方和(SSD)作为相似判定准则计算初始视差图;通过左右一致性校验去除误匹配点,在构造能量函数时,将初始视差作为能量函数的一个参考项;最后采用图切割算法求取使全局能量最小的视差最优分配。用标准图像测试了所提出的方法,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,该算法不仅能够保留基于图切割的立体匹配算法能较好地处理大的低纹理区域和遮挡像素的优点,而且匹配时间短,运行时间比原有算法缩短了约2/3。

基于图切割的多频带融合图像拼接

由于在视频帧间隔不大的图像拼接过程中,重叠区域存在运动物体和配准误差时,简单的融合会产生融合鬼影和拼接缝隙.针对上述两个问题,首先利用SURF提取特征点,经过配准求单应性矩阵得到图像的重叠区域,再通过基于网络最大流的图切割查找到全局最优的缝合线,最后使用多频带融合得到宽视野的全景拼接图.实验结果表明,该方法在消除鬼影和拼接缝隙方面具有很好的效果.

融合图切割和聚类算法的鲁棒自适应道路跟踪

维道路跟踪是移动机器人视觉导航的关键任务之一。由于室外道路环境的复杂性,使得鲁棒连续的基于二维图像序列的道路跟踪仍然是个挑战性任务。本文提出一种基于改进图模型的自适应道路跟踪算法,利用基于边缘置信度的均值偏移算法,将图像划分为具有准确边界的若干同质区域,以这些区域为结点构建改进图模型,然后根据道路/非路模型统计信息,采用Graph Cut方法获得最终的二值图。该算法将Graph Cut和均值偏移方法有效融合,以克服各自缺点,并通过道路/非路模型自更新使得该算法可有效适应室外环境下复杂场景变化。实验结果表明,该算法在复杂道路环境下具有很好的性能,且适合快速运算的应用要求。

基于二进小波变换的多尺度图切割方法

针对传统多尺度图切割方法进行图像边缘轮廓提取时仅采用高斯低通滤波和一阶微分求导,而忽略轮廓精度的缺陷,提出利用二进小波变换的方法进行多尺度边缘检测。在建立多尺度相似矩阵的过程中,根据每层小波的特性直接对各个尺度的相似矩阵进行构造,有效地减少了求解相似矩阵的运算复杂度,降低了内存消耗。实验结果表明,该方法与传统多尺度图切割方法相比具有更好的分割效果。

基于图切割的相位展开

剪切散斑干涉术中,普遍采取相移法提取相位,只可得到被包裹的相位信息,进一步量化计算之前,必须展开相位,但是大量的散斑噪音使相位展开变得非常困难.本文提出基于图切割理论的相位展开算法,将相位展开等价于整数的最优估计问题,通过最小化能量函数展开相位,无需对散斑包裹相位图进行滤波,就可以从包含大量散斑噪音的包裹相位图中准确地提取出真实相位,极大程度地保留了相位包裹图中的细节信息.对于同一幅模拟的散斑包裹相位图,传统的质量导向枝切法和最小二乘法的均方根误差分别为11.707 6和4.977 5,新算法的均方根误差则为0.945 9,数值模拟与实验结果均验证了新算法优良的抗噪性能.

多特征组合和图切割支持的物体/背景分割方法

运动物体分割是计算机视觉应用领域中的一个基本问题,阴影和亮度变化均易造成分割结果错误.通过组合多种图像特征,实现了一种新的检测运动物体方法.一方面,组合图像的颜色、梯度和纹理特征,利用梯度和纹理信息对亮度变化不敏感的特性,提高运动物体分割的准确性;另一方面,使用图切割算法对物体/背景进行分割,在不影响整体分割结果前提下修正局部判别错误的像素点,分割结果噪声少且稳定性强.对不同场景的分割结果表明,该方法是高效的和实用的.

图切割支持的融合颜色和梯度特征的实时背景减除方法

通过融合图像的颜色和梯度特征,实现了一种实时背景减除方法·首先融合颜色和梯度特征建立新的能量函数;然后基于图切割算法最小化能量函数,并对前景/背景进行分割;最后使用光流验证前景区域的真实性,并更新背景模型·对不同场景的实验结果表明:该方法可以实时地检测出视频序列中的运动物体,结果准确、有效·

采用窄带图切割的多目重构方法

针对目前多目重构研究中物体表面获取和凹陷区域恢复的难题,提出采用窄带图切割的可见外壳和多目立体匹配相融合的方法.在可见外壳的拓扑约束下,通过最小化能量泛函使得重构表面与多目立体匹配得到的稠密点云形状一致;并利用窄带图切割计算能量泛函的全局最优解.实验结果表明,该方法能重构封闭表面和凹陷区域;窄带图切割在获得最优解的同时提高了计算效率,与全图切割相比速度提高了3倍以上.