农业机械视觉导航方法技术

农业机械视觉导航方法，对农业机械的导航步骤如下：首先，对CCD采集的图像进行预处理，综合使用加权平均法、改进最大化类间方差法和小面积法去噪进行图像预处理；然后，对导航基准线进行提取，首先把二值图像矩阵中每行值为1的相邻像素列坐标差值最大的点定义为路径中心点，利用路径中心点分布规律分段对其优化筛选，去除无效点，再用改进霍夫变换剔除奇异点，最后用最小二乘法拟合导航基准线；最后，进行位置与姿态估算，基于现有机器视觉技术的农业机械在农田作业过程中获取导航信息，以驱使农业机械进行农田作业，导航信息在行进过程中农业机械与导航基准线之间的角度和位移偏差，通过上位机发出相应命令，农业机械作出相应的动作。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种导航方法，具体涉及农业机械视觉导航方法，特别是针对施肥机械在田间自主行走的视觉导航方法。
技术介绍
20世纪90年代以来，“精确农业”技术已被国际农业科技界认为是21世纪实现农业可持续发展的先导性技术之一。农业机械的自动导航是现代智能农业机械的一个重要组成部分，有着广阔的发展前景。研究自主行走的农业机械实现精确定点投放，从量的角度尽可能减少农用化学物质的使用应该是解决此问题的一个重要途径和发展方向。现代化农业机械具备的作业功能将会越来越多，研制农业车辆的自主或辅助导航系统有利于驾驶人员抽出更多的时间去关注驾驶以外的其它操作，以便能够实现预期的各项作业目标。传统的视觉系统的导航控制方面都还依然存在问题，尤其在农业机械方面，比如在图像处理方面，如何在农田复杂背景下提取出可靠度较高的路径边缘，以及自定位中如何调整自身位姿等。因此对农业机械视觉导航技术的研究尤为重要。
技术实现思路
基于以上目的，本专利技术提出了一种农业机械视觉导航方法。该视觉导航方法为：首先将CCD摄像机安装在农机上，利用CCD摄像机采集农田图像信息，然后通过图像处理系统进行图像预处理，并进行导航基准线的提取，再估算农机的位置与和导航基准线之间的相对位姿，发出响应的信号控制农机调整自身位姿，实现自主行走，其中对农业机械的导航步骤如下：首先，对CCD采集的图像进行预处理，综合使用加权平均法、改进最大化类间方差法和小面积法去噪进行图像预处理；然后，对导航基准线进行提取，首先把二值图像矩阵中每行值为1的相邻像素列坐标差值最大的点定义为路径中心点，利用路径中心点分布规律分段对其优化筛选，去除无效点，再用改进霍夫变换剔除奇异点，最后用最小二乘法拟合导航基准线；最后，进行位置与姿态估算，基于现有机器视觉技术的农业机械在农田作业过程中获取导航信息，以驱使农业机械进行农田作业，导航信息在行进过程中农业机械与导航基准线之间的角度和位移偏差，通过上位机发出相应命令，农业机械作出相应的动作。本专利技术的图像预处理方法可以较好地将农作物和农田背景分开，在不影响处理结果前提下，缩短了处理时间；导航基准线的提取方法，确定中心点是通过每行最大的差值，这样大大减少了计算量，在提高了图像的处理速度同时，且能够有效地去除无效的中心点。再利用Hough变换检测有效中心点拟合生成导航基准线，最终得到具有较好的稳定性和可靠性的导航基准线；自定位的位姿确定，能够较为准确地获得农机前进方向与导航基准线之间位置关系，为农业机械的位置与姿态调整提供判断依据和条件。附图说明图1是本专利技术的农业机械视觉导航方法所使用的视觉导航系统组成示意图；图2是本专利技术的农业机械视觉导航方法作业流程图；图3是本专利技术的农业机械视觉导航方法所使用的农业机械行进方向与导航基准线有夹角的成像过程。具体实施例本专利技术的农业机械视觉导航方法首先将CCD摄像机安装在农机上，利用CCD摄像机采集农田图像信息，通过图像处理系统进行导航基准线的提取，再估算农机的位置与和导航基准线之间的相对位姿，发出响应的信号控制农机调整自身位姿，实现自主行走。其中，图像预处理，首先使用加权平均法、改进最大化类间方差、小面积法去噪进行图像预处理。导航基准线的提取，首先把二值图像矩阵中每行值为1的相邻像素列坐标差值最大的点定义为路径中心点，利用路径中心点分布规律分段对其优化筛选，去除无效点，再用改进霍夫变换剔除奇异点，最后用最小二乘法拟合导航基准线。自定位的过程就是估算位置与姿态，基于现有机器视觉技术的农业机械在农田作业过程中能够使视觉系统快速准确地获取导航信息，以此保证农业机械准确地进行农田作业。导航信息主要是行进过程中农业机械与导航基准线之间的角度和位移偏差，通过上位机发出相应命令，农机作出相应的动作。图1是本专利技术的农业机械视觉导航方法所使用的视觉导航系统组成示意图，导航系统主要包括：上位机1，CCD摄像机2，摄像机支架3，控制部件4，执行机构5。CCD摄像机2固定在摄像机支架3上，且其高度可以调整，CCD摄像机2用来拍摄图像信息，上位机1的作用是对CCD摄像机2采集的图像信息进行处理，并做一些相关运算，然后对控制部件4发出控制指令，控制部件4控制执行机构5动作。图2是本专利技术的农业机械视觉导航方法作业流程图。视觉导航原理是：首先，通过CCD摄像机2得到图片信息；接着通过图像处理拟合出导航基准线、并算出农业机械与导航基准线间的位置和角度偏差；然后，计算出农业机械需要做出相应调整的控制量；最后，控制对应执行机构完成农业机械的直线行走、农田边缘转弯以及停机等作业动作。第一步，图像预处理。使用加权平均法对原图像进行灰度化处理，加权平均法灰度化(2G-R-B)方法，即式(1)中的I3特征，该方法对RGB模型中G分量加大权重，符合有较高G值的农作物图像灰度化处理。(1)然后采用改进最大化类间方差(也称Otsu算法)分割图像，改进的问题是缩小寻找最优阈值的范围。改进最大类间方差法为：首先求出所以灰度值的均值μ。农田图像灰度化后，农作物的灰度值增大，而背景灰度值减少，所以农作物的灰度值会明显大于背景灰度值。农作物的灰度值肯定大于灰度值的均值μ，把均值μ定为寻找最优阈值的下限。这样可以大大缩短时间了。均值μ可以把图像灰度值分为两个部分。设大于μ的区域为D，再计算D区域的灰度值均值μD，如式(2)：(2)再用小面积法去噪。这些噪声点和农作物相比面积较小，所以根据面积大小进行滤波，如式(3)，即若是S(x,y)≤10，则把这块区域的值都赋为0。(3)实际背景复杂图像中包含有很多干扰，比如小土块干扰的噪声点比较大。小面积滤波可以去除比较大的噪声点，所以用小面积滤波比中值滤波效果理想。第二步，导航基准线的提取。导航基准线提取分为两步，确定导航路径中心点和拟合导航基准线。首先是确定导航路径中心点：在图像预处理后，得到二值图是一个矩阵，该矩阵中只有值为0和1的元素，下文中把它称为图像矩阵。把图像矩阵中值为1的区域认为是农作物，值为0的区域认为是路径。对于农田图像来说，应该在比较宽的农作物行间查找航路径的中心点。用列坐标最大差值法来识别中心点，基本思想是：(1)确定农作物矩阵。在图像矩阵中，找到所有值为1元素的列坐标的值，将其组成一个新的矩阵，称其为农作物矩阵C。(2)确定最大差值。对农作物矩阵C中左右相邻元素做差运算。在每一行中寻找最大差值Mi，如式(4)：(4)式中:Mi—最本文档来自技高网...

【技术保护点】
农业机械视觉导航方法，所述方法首先将CCD摄像机安装在农机上，利用CCD摄像机采集农田图像信息，然后通过图像处理系统进行图像预处理，并进行导航基准线的提取，再估算农机的位置与和导航基准线之间的相对位姿，发出响应的信号控制农机调整自身位姿，实现自主行走，其中对农业机械的导航的步骤如下：首先，对CCD采集的图像进行预处理，综合使用加权平均法、改进最大化类间方差法和小面积法去噪进行图像预处理；然后，对导航基准线进行提取，首先把二值图像矩阵中每行值为1的相邻像素列坐标差值最大的点定义为路径中心点，利用路径中心点分布规律分段对其优化筛选，去除无效点，再用改进霍夫变换剔除奇异点，最后用最小二乘法拟合导航基准线；最后，进行位置与姿态估算，基于现有机器视觉技术的农业机械在农田作业过程中获取导航信息，以驱使农业机械进行农田作业，导航信息在行进过程中农业机械与导航基准线之间的角度和位移偏差，通过上位机发出相应命令，农业机械作出相应的动作。

【技术特征摘要】
1.农业机械视觉导航方法，所述方法首先将CCD摄像机安装在农机上，利用CCD摄像机
采集农田图像信息，然后通过图像处理系统进行图像预处理，并进行导航基准线的提取，再
估算农机的位置与和导航基准线之间的相对位姿，发出响应的信号控制农机调整自身位
姿，实现自主行走，其中对农业机械的导航的步骤如下：首先，对CCD采集的图像进行预处
理，综合使用加权平均法、改进最大化类间方差法和小面积法去噪进行图像预处理；然后，
对导航基准线进行提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔彦平，乔智利，张付祥，邓飞，
申请(专利权)人：河北科技大学，
类型：发明
国别省市：河北;13