基于激光视觉的农作物株高测量系统

针对目前视觉测量农作物株高技术中存在农作物顶点和底点难以识别的问题,设计了一种基于激光视觉的农作物株高测量系统。该系统针对农作物株高测量特点,改进了三角测量模型,改进后的三角测量模型参数包括相机参数、光平面方程和相机安装参数;依据系统测量模型,该系统标定过程中通过至少一次将棋盘格标定板置于农作物底端点对应水平面的平行平面上,建立农作物底点平面对应的地面坐标系,通过将激光器发出的激光线投射到农作物上,识别农作物顶点。在株高为558.00~1 843.30 mm的农作物上的测试结果表明,测量绝对误差最大值28.30 mm,相对误差最大值为2.17%。该系统标定完成后可实现自动化与实时测量,且测量精度高,具有良好的实用价值。

基于图像处理的株高无损测量方法研究

为了在定量化研究植物株高过程中实现无损测量,同时降低户外植物生长监测的硬件成本,方便设备安装和操作,依托立体视觉技术,提出了一种基于图像处理的株高无损测量方法。以测量棉花株高为研究对象,首先,在棉花生长无损监测系统中,通过标定后的单个摄像机获取棉花植株图像,在二维图像空间将棉花株茎简化成两个关键点坐标,然后利用摄像机参数矩阵以及对两个关键点的约束条件,获得植株在世界坐标系中的三维信息,从而获得植株高度。实验结果表明,该算法在进行植株高度测量时,其误差范围可以控制在5mm以内,该方法是可行的、有效的。

绿色植物生长参数监测系统设计

为了实现对绿色植物生长状况的基本监测,文章使用OpenCV图像处理库与LabVIEW等工具,设计了基于计算机视觉计算绿色植物覆盖率和株高的监测系统,实现了图像远程传输、参数显示、数据记录等功能,并介绍了该系统硬件及软件的设计方案。