基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法技术

一种基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，通过旋转割台转轴的静止特征条形码标记后，进行基于双目视觉稀疏特征匹配车载快速实时测距。本发明专利技术将基于条形码的特征标记方法及其基于双目视觉稀疏特征匹配车载实时测距方法相结合，能够快速有效地识别割台的拨禾轮的自转中心轴位置，实时地获取准确的割台高度。的割台高度。的割台高度。

【技术实现步骤摘要】
基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法


[0001]本专利技术涉及的是一种无人驾驶机稻麦收获装备环境感知检测领域的技术，具体是一种基于双目视觉的无人驾驶用稻麦收割机割台高度实时检测方法。

技术介绍

[0002]智能化、无人化作业是目前农机装备的研究热点及发展趋势，现有全喂入式收割机在收获过程中经常遇到作物倒伏，要保证收获作业质量，无人化智能收获机需要对割机割台高度实时调整的自动化，除了对作物的高度感知外，还要求能够对割台的高度进行实时检测，将检测到割台高度的反馈信息与输入控制系统的作物高度信息进行比较，以实现割台高度的闭环控制。
[0003]现有的收获机械割台高度检测主要是基于角度传感仿形装置，用于实现对不平地形的仿形跟踪，不能用于倒伏情况下相对于作物高度的割台高度的检测；传统的机械式割台高度检测方法无法满足稻麦倒伏情况下收割作业时对割台高度的检测需求，而割台不规则形状多，常规视觉检测方法特征点较难实时性地选取，为此本专利专利技术一种运动割台转轴的条码特征位置标记及其基于双目视觉的稻麦收割机割台高度实时检测方法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征在于，通过旋转割台转轴的静止特征条形码标记后，进行基于双目视觉稀疏特征匹配车载快速实时测距，具体包括：步骤1、在收割机割台的拨禾轮自转中心轴上的不同位置处粘贴三个不同的条形码；步骤2、基于双目视觉稀疏特征匹配车载快速实时测距，具体包括：步骤2.1、基于颜色与梯度融合的条形码标记识别，步骤2.2、基于SURF特征条码特征立体匹配的距离检测。2.根据权利要求1所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的条形码由黑白相间的平行条纹组成，用于在拨禾轮自转中心轴打上特征标记，增加自转中心轴的图像特征点。3.根据权利要求1所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的粘贴，具体是指：条形码竖着绕着自转中心轴一圈粘贴，以保证图像中的自转中心轴在旋转过程中标记的特征始终保持不变。4.根据权利要求2所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的条形码，使用三个不同的条形码，可以减少光照对双目视觉识别条形码特征的影响。5.根据权利要求1所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的基于颜色与梯度融合的条形码标记识别，具体包括：2.1.1、将在条形码区域实现了颜色特征增强的图像和梯度特征增强的图像进行图像融合得到特征增强图像，图像融合具体为：I
e
＝w
C
×
I
C
+w
G
×
I
G
，其中：I
e
为融合后的特征增强灰度图像；I
C
为颜色特征增强图像，即R分量图；I
G
为梯度特征增强的图像，即x和y方向的梯度差值图；w
C
为颜色特征增强图像的融合权重，w
G
为梯度特征增强图像的融合权重；2.1.2、对于特征增强图像进行图像形态学处理操作与添加具体约束，在图像中完成对于条形码标记区域的提取，得到的条形码区域用于基于SURF特征条码特征立体匹配的距离检测方法，以减少与割台高度无关的匹配特征点的计算。6.根据权利要求5所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的颜色特征增强图像，通过以下方式得到：从图像中提取RGB颜色空间的三通道值，由于B分量图中条形码标记区域与周围环境的对比最为明显，因此提取B分量图实现颜色特征增强；所述的特度特征增强图像，通过以下方式得到：采用Sobel算子对图像进行x方向和y方向的梯度值计算，然后将两方向梯度相减得到x方向和y方向的梯度极差图实现梯度特征增强。7.根据权利要求5所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的图像形态学处理操作包括：(一)对特征增强图像进行均值滤波，消除高频噪声；(二)Otsu二值化，获得二值图像；(三)进行闭运算，填充相近的白色区域间的间隙；(四)实现两次腐蚀，去掉孤立的小区域；(五)实现两次膨胀，填充条形码间空隙，同时还原条形码区域的大小；(六)制作割台掩膜：提取图像HSV颜色空间中的H分量通道图，再进行二值化和中值滤波处理，获得掩膜；(七)对两次膨胀后的图像进行掩膜覆盖，即进行与运算；所述的具体约束包括：(一)条形码标记的大小约束，认为条形码标记的长度在25像素
至50像素之间，宽度在20像素至35像素之间；(二)条形码标记的形状约束认为条形码标记的长度与宽度的比值应在1.0至2.5之间；(三)条形码标记的形状约束，认为条形码标记矩形两端的横坐标应在600像素至1600像素之间。8.根据权利要求1所述的基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征是，所述的基于SURF特征条码特征立体匹配的距离检测，具体包括：2.2.1、使用SUR...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彦明，郭溢波，刘成良，洪梓嘉，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：