一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草识别方法及装置
专利汇可以提供一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草识别方法及装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 机器视觉 的玉米苗期机械除草识别方法及装置，属于农业工程领域。通过识别摄像头采集图像，传输给处理器，通过基于机器视觉的玉米苗期机械除草识别方法，识别玉米植株区域，并测算玉米根部 位置 信息，然后控制执行机构动作，使得带豁口的旋转除草刀绕玉米根部旋转，除去玉米植株周围的 杂草 ，并通过导航摄像头实现除草装置路径导航。本发明提供了一种高 精度 、高速度的机械除草识别 算法 ，实现了除草装置自主高效作业，具有较强的实用价值。，下面是一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草识别方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草识别方法，其特征是：按照以下步骤进行操作，
将采集到的RGB图像根据颜色特征进行二值化处理，得到绿色植株为前景区域的二值化图像，去除噪声，然后对前景区域进行连通域标记；
计算HSV模型，分别得到饱和度图像和色度图像；
建立饱和度能量模型，用二值化图像对饱和度图像进行掩膜处理，并计算每个连通域内饱和度能量值，饱和度能量值最大的连通域即为玉米植株区域；
根据色度图像测算玉米植株的根部位置信息。
2.一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草装置，由处理器[Ⅰ]、识别摄像头[Ⅱ]、导航摄像头[Ⅲ]、机械臂[Ⅳ]、末端执行器[Ⅴ]构成，其特征是：所述的处理器[Ⅰ]是系统的嵌入式控制器；所述的识别摄像头[Ⅱ]和导航摄像头[Ⅲ]是系统的视觉传感器，通过总线与处理器[Ⅰ]连接；所述的机械臂[Ⅳ]由处理器[Ⅰ]通过电机控制；所述的末端执行器[Ⅴ]即除草装置的除草刀，与机械臂[Ⅳ]相连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草装置，其特征是：所述的识别摄像头[Ⅱ]采集得到的图像即为机械除草识别的RGB图像。
4.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草装置，其特征是：所述的处理器[Ⅰ]根据机械除草识别方法测算玉米植株的根部位置信息，进而控制机械臂[Ⅳ]动作。
5.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草装置，其特征是：所述的末端执行器[Ⅴ]即带豁口的旋转除草刀。
一种基于机器视觉的玉米苗期机械除草识别方法及装置
技术领域
背景技术
发明内容
c、 建立饱和度能量模型，用二值化图像对饱和度图像进行掩膜处理，并计算每个连通域内饱和度能量值，饱和度能量值最大的连通域即为玉米植株区域；
d、 根据色度图像测算玉米植株的根部位置信息。
(2)引入HSV模型增加了识别方法的特征提取维度，简化了识别方法；
(3)根据玉米植株的根部位置信息控制带豁口的旋转除草刀作业能起到定点除草、旋转避苗的作用。
附图说明
图3是带豁口的旋转除草刀结构示意图
附图中各图例标记分别表示的意义如下：
Ⅰ—处理器，Ⅱ—识别摄像头，Ⅲ—导航摄像头，Ⅳ—机械臂，Ⅴ—末端执行器，1—除草刀的刀刃。
具体实施方式
b、 将RGB模型转换为HSV模型，分别得到饱和度图像和色度图像；
c、 建立饱和度能量模型，定义一个区域的饱和度能量为该区域中所有点的饱和度与饱和度均值的离差平方和，用二值化图像对饱和度图像进行掩膜处理，并计算每个连通域内饱和度能量值，饱和度能量值最大的连通域即为玉米植株区域；
d、 在玉米植株区域中，根部色度值最大，因此可以根据色度图像测算玉米植株的根部位置信息。
二、去噪处理——去除噪声干扰；
三、 连通域标记——便于对各连通域进行处理，在图1所示的图中共有7个连通域；
四、 获取饱和度图像——便于提取饱和度特征；
五、掩膜处理——便于分析各连通域的饱和度特征；
六、通过计算饱和度能量确定玉米植株——各连通域中饱和度能量最大的区域即为玉米植株区域，在图1所示的图中，标号为1的连通域饱和度能量最大，为玉米植株区域，重新标记为1，其他区域为杂草区域，重新标记为2；
七、获取色度图像——便于提取饱和度特征；
八、测算根部位置信息——便于用带豁口的旋转除草刀清除玉米植株周围的杂草，在图1所示的图中，分析重新标记为1的连通域，色度最大的像素点为根部位置，用白色圆圈标记出来。
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