基于机器视觉的麦田边界检测

针对不同时期麦田场景,提出了基于机器视觉的边界(田埂)检测算法。将摄像机安装在农田作业机械前方,在作业过程中采集麦田场景图像。根据麦田和田外区域的不同颜色及亮度特征,判断出田埂的位置以及田埂线的方向候补点群,使用过已知点的哈夫变换计算出田埂线的斜率。经过对多幅不同时期麦田图像的处理,证明本检测算法可以适应不同时期的麦田环境,并且具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。

农田作业视觉导航系统研究

主要介绍了水田插秧、水田管理、小麦播种和小麦管理的导航线检测算法,展示了耕作、玉米播种、棉花播种、小麦收割、玉米收获、棉花收获的导航线检测结果及地头的检测结果。对开发的样机在棉花喷药现场进行了性能测试,车速4.7 km/h,苗列跟随误差2 cm,没有压苗现象,验证了视觉导航的实用性。