基于数字图像处理的岩体结构面迹线检测

岩体结构面信息的准确获取和识别对于研究岩体的力学性质具有重要作用。基于数字图像处理技术,利用MATLAB软件编程对图像进行灰度化处理、图像滤波、感兴趣区域选取、边缘检测等操作,得到边缘检测图像,再通过线分段连接的方法形成结构面迹线。利用该方法对云南自走铁矿露天边坡露头结构面进行了检测,并将其与概率霍夫变换检测、人工绘制等方法进行对比,结果表明,新方法检测得到的结构面迹线的准确率为91%、误检率约为3%、漏检率约为9%,得到的迹线较为完整、连续且位置准确,与人工绘制的差距很小,从而为矿山调查结构面产状提供了一种较为便捷准确的方法。

黄花菜采摘机器人设计与采摘点的视觉定位

针对黄花菜采摘点识别定位求解困难,开发了一款基于双目视觉系统的黄花菜采摘机器人,从确定并联机械手尺寸参数到对黄花菜图像采摘点定位求解进行了研究。提出一种在自然场景下黄花菜视觉识别与采摘点定位方法,对黄花菜图像提取HSI空间分量S并采用迭代最佳阈值分割算法;将黄花菜生长趋势姿态分为两类,计算连通域最小外接矩形,确定不同生长姿态下的感兴趣区域;在区域内运用累计概率霍夫直线检测结合求解对应参考点点线最小距离约束,取线段离矩形框参考点距离最小的端点为采摘点。以晴天顺光、晴天背光和阴天光照条件下进行实验验证,结果表明可以为采摘机器人提供黄花菜采摘点精确坐标信息。