除草机器人路标识别多模式匹配算法研究——面向中英文混合环境
|
摘要
随着农业自动化水平的不断提高,除草机器人被逐步地应用到了农田生成作业过程中,机器视觉系统是除草机器人自主导航和杂草作物识别的核心部件,其性能的好坏直接影响作业效率和作业质量。为了提高除草机器人的导航效率,提出了一种基于中英混合环境的多模式匹配算法,将该算法应用到了除草机器人的英文和中文导航路标的模式匹配上,并采用相关图像处理算法对路标进行了增强处理,最后对不同环境下导航的可行性进行了验证。结果表明:采用中英文混合环境的多模式匹配算法和图像增强处理功能后,除草机器人机器视觉系统的路标成功识别率较高,导航准确率也较高,从而验证了方案的可行性和可靠性。
With the continuous improvement of the level of agricultural automation,weeding robot are being used increasingly to the farmland generated during the operation,the machine vision system is a core component of weeding robot navigation and weed crop identification,its performance directly affects the quality of the work efficiency and work. In order to improve the efficiency of weeding robot navigation,presents a multi pattern matching algorithm based English mixed environment,and applies the algorithm to match the English and Chinese weeding robot navigation sign pattern,and the related image processing algorithm for the enhancement of signs,finally verified by the feasibility of different environment the navigation. The experimental results show that after the multi-mode matching algorithm and image enhancement processing function of Chinese and English mixed environment,the roadmap recognition accuracy of the weeding robot vision system is high,and the accurate navigation rate is high,which verifies the feasibility and reliability of the scheme.
With the continuous improvement of the level of agricultural automation,weeding robot are being used increasingly to the farmland generated during the operation,the machine vision system is a core component of weeding robot navigation and weed crop identification,its performance directly affects the quality of the work efficiency and work. In order to improve the efficiency of weeding robot navigation,presents a multi pattern matching algorithm based English mixed environment,and applies the algorithm to match the English and Chinese weeding robot navigation sign pattern,and the related image processing algorithm for the enhancement of signs,finally verified by the feasibility of different environment the navigation. The experimental results show that after the multi-mode matching algorithm and image enhancement processing function of Chinese and English mixed environment,the roadmap recognition accuracy of the weeding robot vision system is high,and the accurate navigation rate is high,which verifies the feasibility and reliability of the scheme.
引文
[1]沈洲,王永成,许一震.一种面向中文的快速字串多模式匹配算法[J].上海交通大学学报,2001,35(9):1286-1289.
[2]高鹏,张德运,孙钦东,等.网络信息审计系统中的多模式相似匹配算法[J].软件学报,2004,15(7):1074-1080.
[3]刘振宇,姜楠,张令涛.基于人工路标和立体视觉的移动机器人自定位[J].计算机工程与应用,2010,46(9):190-192,211.
[4]陈明芽,项志宇,刘济林.单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法[J].浙江大学学报:工学版,2014,48(2):285-291.
[5]唐恒博,陈卫东,王景川.基于多元M序列的人工路标设置方法[J].机器人,2014,36(1):29-35.
[6]王孙平,田乔,傅世忱,等. QR码导航的室内目标搜寻机器人研究[J].计算机系统应用,2014,23(1):193-196.
[7]姜海涛,田国会,薛英花,等.新型人工地标的设计、识别、定位及应用[J].山东大学学报:工学版,2011,41(2):107-113,118.
[8]丁娜娜,田国会,李国栋,等.基于人工地标的双足机器人视觉自定位[J].山东大学学报:工学版,2013,43(4):51-56. 14
[9]吕继东,赵德安,姬伟,等.采摘机器人振荡果实动态识别[J].农业机械学报,2012,43(5),174-178.
[10]熊俊涛,邹湘军,陈丽娟,等.采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位[J].农业工程学报,2012,28(14),36-41.
[11]王天健,吴振升,王晖,等.基于快速傅里叶变换的电力系统频率实时计算方法[J].郑州大学学报:工学版,2011,32(3):81-84.
[12]宁志刚,程辉,龚学余,等.适用无线传输的图像ROI提取及优先编码研究[J].南华大学学报:自然科学版,2012,26(2):45-49.
[13]宁志刚,杨恒,杨玲,等.彩色序列车牌图像超分辨率复原技术研究[J].自动化仪表,2013,34(11):6-8.
[14]陈军,王虎,蒋浩然,等.猕猴桃采摘机器人末端执行器设计[J].农业机械学报,2012,43(10):151-154,199.
[15]崔永杰,苏帅,吕志海,等.基于Hough变换的猕猴桃毗邻果实的分离方法[J].农机化研究,2012,34(12):166-169.
[16]崔永杰,苏帅,王霞霞,等.基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取[J].农业机械学报,2013,44(5):247-252.
[17]王辉,毛文华,刘刚,等.基于视觉组合的苹果作业机器人识别与定位[J].农业机械学报,2012,43(12):165-170.
[18]魏泽鼎,贾俊国,王占永.基于视觉传感器的棉花果实定位方法[J].农机化研究,2012,34(6):66-68,112.
[19]高春城.我国农业发展的资源环境问题与展望[J].当代生态农业,2013,3(4):151-154.
[20]万宝瑞.当前我国农业发展的趋势与建议[J].农业经济问题,2014,4(1):110-114.
[21]徐茂,邓蓉.国内外设施农业发展比较[J].北京农学院学报,2014,29(2):75-79.
[22]赵其国.当前我国农业发展中存在的深层次问题及对策[J].生态环境学报,2013,22(6):911-915.
[23]赵其国,黄国勤,王礼献.中国生态安全、农业安全及“三农”建设研究[J].农林经济管理学报,2014,13(3):237-243.
[24]袁挺,纪超,陈英,等.基于光谱成像技术的温室黄瓜识别方法[J].农业机械学报,2011,42(S1):172-176.
[25]熊俊涛,邹湘军,陈丽娟,等.采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位[J].农业工程学报,2012,28(14):36-41.
[26]郭杰锋,陈桂林.结构元素选取对基于形态学红外点目标检测的影响[J].半导体光电,2009,30(3):469-472.
[27]陈曦,谭冠政,江斌.基于免疫遗传算法的移动机器人实时最优路径规划[J].中南大学学报:自然科学版,2008,39(3):577-583.
[2]高鹏,张德运,孙钦东,等.网络信息审计系统中的多模式相似匹配算法[J].软件学报,2004,15(7):1074-1080.
[3]刘振宇,姜楠,张令涛.基于人工路标和立体视觉的移动机器人自定位[J].计算机工程与应用,2010,46(9):190-192,211.
[4]陈明芽,项志宇,刘济林.单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法[J].浙江大学学报:工学版,2014,48(2):285-291.
[5]唐恒博,陈卫东,王景川.基于多元M序列的人工路标设置方法[J].机器人,2014,36(1):29-35.
[6]王孙平,田乔,傅世忱,等. QR码导航的室内目标搜寻机器人研究[J].计算机系统应用,2014,23(1):193-196.
[7]姜海涛,田国会,薛英花,等.新型人工地标的设计、识别、定位及应用[J].山东大学学报:工学版,2011,41(2):107-113,118.
[8]丁娜娜,田国会,李国栋,等.基于人工地标的双足机器人视觉自定位[J].山东大学学报:工学版,2013,43(4):51-56. 14
[9]吕继东,赵德安,姬伟,等.采摘机器人振荡果实动态识别[J].农业机械学报,2012,43(5),174-178.
[10]熊俊涛,邹湘军,陈丽娟,等.采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位[J].农业工程学报,2012,28(14),36-41.
[11]王天健,吴振升,王晖,等.基于快速傅里叶变换的电力系统频率实时计算方法[J].郑州大学学报:工学版,2011,32(3):81-84.
[12]宁志刚,程辉,龚学余,等.适用无线传输的图像ROI提取及优先编码研究[J].南华大学学报:自然科学版,2012,26(2):45-49.
[13]宁志刚,杨恒,杨玲,等.彩色序列车牌图像超分辨率复原技术研究[J].自动化仪表,2013,34(11):6-8.
[14]陈军,王虎,蒋浩然,等.猕猴桃采摘机器人末端执行器设计[J].农业机械学报,2012,43(10):151-154,199.
[15]崔永杰,苏帅,吕志海,等.基于Hough变换的猕猴桃毗邻果实的分离方法[J].农机化研究,2012,34(12):166-169.
[16]崔永杰,苏帅,王霞霞,等.基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取[J].农业机械学报,2013,44(5):247-252.
[17]王辉,毛文华,刘刚,等.基于视觉组合的苹果作业机器人识别与定位[J].农业机械学报,2012,43(12):165-170.
[18]魏泽鼎,贾俊国,王占永.基于视觉传感器的棉花果实定位方法[J].农机化研究,2012,34(6):66-68,112.
[19]高春城.我国农业发展的资源环境问题与展望[J].当代生态农业,2013,3(4):151-154.
[20]万宝瑞.当前我国农业发展的趋势与建议[J].农业经济问题,2014,4(1):110-114.
[21]徐茂,邓蓉.国内外设施农业发展比较[J].北京农学院学报,2014,29(2):75-79.
[22]赵其国.当前我国农业发展中存在的深层次问题及对策[J].生态环境学报,2013,22(6):911-915.
[23]赵其国,黄国勤,王礼献.中国生态安全、农业安全及“三农”建设研究[J].农林经济管理学报,2014,13(3):237-243.
[24]袁挺,纪超,陈英,等.基于光谱成像技术的温室黄瓜识别方法[J].农业机械学报,2011,42(S1):172-176.
[25]熊俊涛,邹湘军,陈丽娟,等.采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位[J].农业工程学报,2012,28(14):36-41.
[26]郭杰锋,陈桂林.结构元素选取对基于形态学红外点目标检测的影响[J].半导体光电,2009,30(3):469-472.
[27]陈曦,谭冠政,江斌.基于免疫遗传算法的移动机器人实时最优路径规划[J].中南大学学报:自然科学版,2008,39(3):577-583.