国家高技术研究发展计划(2013AA10230402)
- 作品数：51 被引量：476H指数：13
- 相关作者：宋怀波何东健张志毅王美丽胡少军更多>>
- 相关机构：西北农林科技大学陕西工业职业技术学院柳州职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学理学艺术更多>>
- 偏心切割式苹果采摘装置设计与试验被引量：4
- 2020年
- 苹果采摘是苹果生产作业中最耗时费力的环节,实现苹果快速采摘是现代化采摘作业的重要途径。本研究设计的偏心切割式苹果采摘装置主要由偏心式采摘头、可拆卸伸缩杆和缓冲下落通道3部分构成:偏心式采摘头采用刀片偏心旋转实现果柄的切割;伸缩杆采用可拆卸设计,实现不同高度苹果的采摘;缓冲下落通道采用内置缓冲布条的布制通道构成,以防止苹果在跌落过程中的损伤。在西北农林科技大学北校区园艺场随机选择5棵苹果树进行了采摘性能田间采摘试验,共采摘苹果150个。试验结果表明:该装置的采摘成功率为92.00%,苹果采摘受损率平均为4.70%。该苹果采摘装置的设计与试验为其它同类型的水果采摘装置的设计与改进提供了参考,有利于提升辅助人工的水果采摘装备研发水平。
- 宋怀波张阳张阳石富磊
- 关键词：苹果采摘校核
- 基于ResNeXt单目深度估计的幼苗植株高度测量方法被引量：9
- 2022年
- 幼苗高度是幼苗培育过程中的重要性状,是幼苗生长状况和优良性状筛选的重要参考指标。针对目前研究多选用专业测量工具、使用带有标记的测量手段这一现状,该研究提出了一种基于单目图像深度估计技术的幼苗高度无参测量方法。首先以NYU Depth Dataset V2深度数据集为基础,以ResNeXt 101网络为深度估计网络主体实现植株图像深度估计。通过深度信息计算出拍摄点到植株的真实距离,结合图像中幼苗植株的像素高度和标定好的视场角实现幼苗高度的测量。为验证该方法的有效性,通过采集不同距离下的番茄幼苗图像1728幅,辣椒幼苗图像160幅,甘蓝幼苗图像160幅进行植株高度测量试验。试验结果表明,在拍摄距离为105cm内番茄幼苗平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.569 cm,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.829 cm,平均植株高度比例为1.005。辣椒,甘蓝幼苗的MAE为0.616和0.326cm,RMSE为0.672和0.389cm。每株幼苗高度的平均计算时间为2.01s。试验结果表明该方法具有较好的可行性和普适性。不同光照强度下植株高度测量结果表明,在感光度小于160时,植株高度测试结果的MAE为0.81 cm,仍具有较好的测量准确度。当单幅图像中植株个数处于5以内时,MAE和RMSE的平均值分别为0.652和0.829cm。研究结果表明,该模型可以较准确地从单幅图像中检测出多株植株高度,且在不同距离和一定光照强度变化内均可完成多种幼苗植株高度的精确测量。可为幼苗培育和成长时期判断等研究提供一种无损的植株高度测量方法。
- 宋磊李嵘焦义涛宋怀波
- 关键词：单目图像
- 基于稀疏图像的真实树交互式建模方法被引量：8
- 2014年
- 真实环境中树的三维重建可在虚拟现实、景观设计及农林业应用方面发挥重要作用,为解决真实环境中树的三维重建问题,该文提出一种基于稀疏图像的交互式建模方法。在自然环境下采集2幅相差90°的树图像及对应4～7幅中间图像,采用交互式编辑方法在夹角相差90°的1幅图像上获取各级树枝二维投影位置及粗度信息,再通过中间图像找到各级树枝在另一幅图像上的匹配树枝,并交互式调整树枝位置信息,然后进行透视校正,生成树枝三维几何模型,最后根据叶序规则添加树叶完成重建。通过对苹果树、樱桃树和枫树的重建结果表明,该方法交互性好,对图像拍摄数量与角度要求不高,重建时间在55～125 min之间,且能较好保持树的拓扑结构,可为虚拟植物建模、虚拟修剪试验和植物拓扑结构分析等提供参考。
- 胡少军耿楠张志毅杨沛何东健
- 新型模糊半监督加权聚类算法中的权值v
- 2016年
- 为体现实际应用中不同特征对聚类性能的影响,提出一种模糊半监督加权聚类算法。采用聚类和特征加权同步进行的思想,将特征加权融合到聚类过程中,对不同约束条件下的权值对聚类准确率的影响进行分析,实时观测权值在聚类过程中的变化轨迹的目标。在UCI和自测数据集上的相关实验结果表明,权值能够有效提高算法的性能。
- 李龙龙何东健王美丽
- 关键词：半监督聚类特征加权
- 基于图像尖锐度的角点匹配算法被引量：4
- 2019年
- 从多角度拍摄同一物体所得不同视角图像中的关键点的匹配对图像三维重建至关重要。为了得到精准的角点匹配对,提出了基于图像尖锐度角点匹配的新算法。该算法分为3个步骤:第1,为最大限度避免噪声的干扰,使用Canny算子先检测图像,进而使用8邻域轮廓追踪算法追踪边缘点得到边缘轮廓线。第2,计算轮廓线的尖锐度获取图像中的关键角点。第3,先粗匹配利用零均值归一化互相关法建立不同图像角点间一对多的关系,再进行精匹配采用优化后减少迭代次数的松弛迭代法得到一对一匹配点对。实验表明,该算法能够在提高运行效率的同时提高角点匹配的精准度,最终得到角点精匹配对。
- 邢彩燕张志毅胡少军耿楠
- 关键词：角点提取
- 基于Kinect的树运动轨迹获取与振动频率分析被引量：1
- 2017年
- 探索了一种低成本室外树复杂运动捕获方法,分析了树枝干运动与外力作用的关系。采用Kinect V2捕获树枝干运动;基于Mean Shift算法跟踪树枝干标记点并依据Kinect坐标转换原理提取树枝干三维运动轨迹;提出了一种用相对偏转角度量树枝干运动的方法,对偏转角度时域信号通过FFT变换获得频域信号。实验结果表明,树枝干在外力作用下的运动轨迹是近似环形的周期运动;树在不同外力作用下均以固定频率振动;同一类型树树形结构不同,其振动频率存在差异。
- 何鹏胡少军何东健
- 关键词：运动捕获振动频率KINECT
- 融合K-means聚类分割算法与凸壳原理的遮挡苹果目标识别与定位方法被引量：10
- 2019年
- 自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容。为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比。基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合,标定出果实位置。为验证算法有效性,对自然场景下的157幅苹果图像进行了测试,基于凸壳原理的目标识别算法、基于去伪轮廓的目标识别方法和全轮廓拟合目标识别方法的重叠率均值分别为83.7%、79.5%和70.3%,假阳性率均值分别为2.9%、1.7%和1.2%,假阴性率均值分别为16.3%、20.5%和29.7%。结果表明,与上面两种对比算法相比较,基于凸壳原理的目标识别算法识别效果更好且无识别错误的情况,该算法可为自然环境下的果实识别与分割问题提供借鉴与参考。
- 江梅孙飒爽何东健宋怀波
- 关键词：遮挡目标K-MEANS聚类算法
- 基于Kinect的虚拟果树交互式修剪研究被引量：8
- 2016年
- 为解决果树修剪技术推广难的问题,提出了基于手势交互的虚拟果树修剪方法。在已有三维果树模型的基础上,通过创建帧缓冲区对象,构建虚拟屏幕,实现果树枝条的快速拾取和修剪;建立了虚拟果树修剪控制手势集,利用Kinect获取骨骼信息,采用状态机匹配识别手势类型,将手部关节点坐标转换至鼠标绝对坐标系,建立不同手势与鼠标和键盘事件之间的映射关系,实现手势交互代替鼠标和键盘交互。实验结果表明:该方法手势识别准确率高,交互实时性好,能够满足虚拟果树修剪应用需求,为果树修剪技术的学习提供了新的途径。
- 王丹邵小宁胡少军何东健
- 关键词：果树KINECT人机交互虚拟现实
- 苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法被引量：17
- 2016年
- 针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200-1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法（SPA）提取的12个特征波长、主成分分析（PCA）提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机（SVM）识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。
- 雷雨何东健周兆永张海辉苏东
- 关键词：苹果霉心病能量光谱连续投影算法主成分分析
- 基于单目视觉几何构建的三维扫描系统被引量：1
- 2014年
- 为构建基于单目视觉的快速便捷式三维扫描系统,提出一种高精度的单目视觉几何投影的场景建模方法,并开发一种低成本高精度的三维扫描系统。首先,获取平面标定点的图像坐标,经投影变换将其转换为摄像坐标系下的三维空间位置坐标,分别建立平移台面和底座的三维空间平面方程;其次,通过移动平移台面求取同名标定点的空间坐标,求解平移台面的平移向量,并通过落在平移台面和底座上的激光线条求解激光平面;最后,提取图像中的激光光条中心点并将其变换为物体表面的三维点云数据。实验结果表明,投影变换求得的平面方程误差小于0.2%,扫描结果误差低于0.05 mm。
- 裴骄阳张志毅袁聪聪
- 关键词：激光光学单目视觉
