CN114894092A - 一种农机具作业幅宽视觉检测***与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种农机具作业幅宽视觉检测***与方法，涉及农业技术领域。本发明的方法包括以下步骤：采集农机具作业图像，并根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽；从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹；从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽；当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。
Description
技术领域
本发明涉及农业领域，具体为一种可农机具作业幅宽视觉检测***与方法。
背景技术
随着农业社会化服务的推广，农机装备作业信息监测成为了新问题和新需求。目前，由于国内标准对农机具工作幅宽无明确定义,又无统一的测量方法，常用农机具的设计幅宽来计算；但在农机作业过程中，由于边界曲线、地形变化和导航误差等因素限制，农机实际作业路线复杂并非单一直线，在作业过程中难免会出现遗漏区域或重叠区域，导致工作幅宽与设计幅宽之间存在误差，不能反映作业幅宽的实时变化。
针对谷物联合收获机的幅宽检测需求，现有技术利用收割机的割刀切割阻力获取，但其测量精度不高且容易漏检，其他机具上也尚未出现实时幅宽的有效检测装置。
发明内容
本发明针对现有方案存在的问题，提供了一种农机具作业幅宽视觉检测***与方法，其中：
本发明提供的一种农机具作业幅宽视觉检测方法，包括以下步骤：
采集农机具作业图像，并根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽。
从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹。
从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽。
当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。
进一步的，所述采集农机具作业图像，具体包括：利用面阵相机，采集农机具作业图像。
进一步的，所述提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹，具体包括：利用OpenCV软件对农机具作业图像使用高斯模糊消除高频噪声，使用Otsu二值化算法进行噪声滤波。
进一步的，所述获取农机具作业边缘轨迹，具体包括：对经过高斯模糊和二值化处理的图像，通过计算图像的梯度和梯度方向、非极大值抑制和双阈值筛选，获取农机具作业边缘轨迹。
进一步的，所述计算农机具有效作业幅宽，具体包括：
当Δh<0，则此时农机具作业存在重叠区域，所述有效作业幅宽为H-Δh。
当Δh＝0，则此时农机具作业处于正常状态，所述有效作业幅宽为H。
当Δh>0，则此时农机具作业存在遗漏区域，所述有效作业幅宽为H。
其中，H为农机具的设计幅宽。
Δh为农机具作业重叠幅宽，Δh＝L1-L2。
L1为农机具已作业边缘轨迹。
L2为农机具下一次作业边缘轨迹。
本发明提供的一种农机具作业幅宽视觉检测***，具体包括：
农机具本体。
面阵相机，设于所述农机具本体上，用于采集农机具作业图像。
车载终端，
用于根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽。
用于从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹。
用于从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽。
用于当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。
进一步的，本发明提供的一种农机具作业幅宽视觉检测***，还包括：
标记尺，设于所述农机具本体上，用于标记所述农机具作业图像的尺寸。
进一步的，所述车载终端，包括：
中央处理器，与所述面阵相机电连接，用于接收并处理所述农机具作业图像，计算农机具有效作业幅宽；
通信模块，与所述面阵相机和所述中央处理器电连接，用于接收获取所述农机具作业图像，并将所述有效作业幅宽发送至中央处理器；
供电模块，与所述中央处理器电连接，用于向所述中央处理器提供电能；
存储模块，与所述中央处理器电连接，用于存储所述车载终端上的程序与指令；
显示模块，与所述中央处理器电连接，用于车载终端实时显示所述有效作业幅宽。
与现有技术相比，本发明提供了一种农机具作业幅宽视觉检测***及方法，其有益效果是：
本发明提供的农机具幅宽视觉检测***及方法，通过采集农机具作业图像，处理所述作业图像,获取农机具作业边缘轨迹,最终计算农机具有效作业幅宽，有效地避免了重叠、遗漏区域对收割面积计算精度产生影响。
附图说明
图1为本发明提供的幅宽测量方法的流程示意图；
图2为本发明提供的采集农机具作业图像的俯视示意图；
图3为本发明提供的硬件电路连接示意图；
图4为本发明提供的收割机本体的结构示意图；
图5为本发明提供的相机拍摄幅宽示意图。
图中：1.面阵相机、2.标记尺、3.车载终端、4.相机拍摄角度。
具体实施方式
下面结合附图1至图5，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1：如图1所示，本发明提供的一种农机具作业幅宽视觉检测方法，包括以下步骤：采集农机具作业图像，并根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽；从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹；从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽；当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。
采集农机具作业图像，具体包括：利用面阵相机，采集农机具作业图像。
提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹，具体包括：利用OpenCV软件对农机具作业图像使用高斯模糊消除高频噪声，使用Otsu二值化算法进行噪声滤波。
高斯模糊使用高斯滤波核计算出3*3内核区域下所有像素的高斯加权平均值并替换中心元素使图像变得平滑，高斯滤波核通过高斯公式
产生，Otsu二值化利用阈值将图像分为前景和背景两部分，使前景与背景之间的方差最大，Otsu的方法避免了必须手动确定一个阈值的情况，并从图像直方图中确定最佳全局阈值。
获取农机具作业边缘轨迹，具体包括：对经过高斯模糊和二值化处理的图像，通过计算图像的梯度和梯度方向、非极大值抑制和双阈值筛选，获取农机具作业边缘轨迹。
利用Sobel算子在水平和垂直方向上计算图像的梯度和梯度方向以实现对图像边缘进行增强；在获得梯度大小和方向后，将对图像全面扫描进行非极大值抑制，检查像素是否是其在梯度方向上附近的局部最大值，如果是，则考虑将其用于下一阶段，否则将其抑制(置为零)；确定两个阈值minVal和maxVal进行双阈值筛选，强度梯度大于maxVal的任何边缘必定是边缘，而小于minVal的那些边缘必定是非边缘，因此将其丢弃。介于这两个阈值之间的对象根据其连通性被分类为边缘或非边缘，如果将它们连接到“边缘”像素，则将它们视为边缘的一部分，否则，它们也将被丢弃。
计算农机具有效作业幅宽，具体包括：当Δh<0，则此时农机具作业存在重叠区域，有效作业幅宽为H-Δh；当Δh＝0，则此时农机具作业处于正常状态，有效作业幅宽为H；当Δh>0，则此时农机具作业存在遗漏区域，有效作业幅宽为H；其中，H为农机具的设计幅宽；Δh为农机具作业重叠幅宽，Δh＝L1-L2；L1为农机具已作业边缘轨迹；L2为农机具下一次作业边缘轨迹。
在此实施例中，利用面阵相机采集农机具作业图像，需要进行相关器材的选型，选型依据如下：图像采集***：选取相机对应镜头，焦距选型：视场范围/CCD尺寸＝工作距离/焦距；像素：幅宽/检测精度；分辨率：视场长/检测精度*视场宽/检测精度；摄像机标定：选择最为合适的标定计算方法；选取高精度的标定板，从多个角度拍摄得到标定板的图像；再根据选定的标定计算方法求取摄像机内参数和摄像机外参数，完成摄像机标定。
图2是本发明提供的图像采集的俯视示意图，如图2所示，面阵相机1通过标记尺2采集工作轨迹图像，可清晰得到已工作区域和下一次工作区域的轨迹。
图5是本发明相机拍摄幅宽示意图，如图5所示，农机具作业图像可以通过标记尺2得到具体尺寸，从而得到有效作业幅宽。
实施例2：如图1所示，本发明提供的一种农机具作业幅宽视觉检测***，具体包括：农机具本体；面阵相机1，设于所述农机具本体上，用于采集农机具作业图像；车载终端3，用于根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽；用于从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹；用于从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽；用于当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。标记尺2，设于所述农机具本体上，用于标记所述农机具作业图像的尺寸。
车载终端3，还包括：中央处理器，与面阵相机1电连接，用于接收并处理所述农机具作业图像，计算农机具有效作业幅宽；通信模块，与面阵相机1和中央处理器电连接，用于接收获取农机具作业图像，并将有效作业幅宽发送至中央处理器；供电模块，与中央处理器电连接，用于向中央处理器提供电能；存储模块，与中央处理器电连接，用于存储车载终端3上的程序与指令；显示模块，与中央处理器电连接，用于车载终端3实时显示有效作业幅宽。
图3是本发明提供的硬件电路连接示意图，如图3所示，硬件电路包括：面阵相机、供电模块、通信模块、显示模块和中央处理器；
面阵相机通过6-pin Hirose接口为相机提供供电、I/O以及串口功能，通过OPTO_IN、GPIO、OPTO_OUT、OPTO_GND对相机进行设置；供电模块连接DC_PWR、GND接口为面阵相机供电；通信模块通过千兆网口进行数据传输；显示模块使用正点原子TFTLCD屏，LCD采用16位8080并口；中央处理器采用STM32F103。
图4是本发明提供的农机具本体的结构示意图，如图4所示，车载终端3放置于驾驶室内，面阵相机1安装在农机具工作部件上方，标记尺2与面阵相机平行安装，以保证能准确反应农机具作业图像的尺寸。相机拍摄角度4要能保证已作业区域和未作业区域均能拍摄且清晰无畸变。
以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种农机具作业幅宽视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集农机具作业图像，并根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽；
从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹；
从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽；
当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。
2.如权利要求1所述的一种农机具作业幅宽视觉检测方法，其特征在于，所述采集农机具作业图像，具体包括：
利用面阵相机，采集农机具作业图像。
3.如权利要求1所述的一种农机具作业幅宽视觉检测方法，其特征在于，所述提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹，具体包括：
利用OpenCV软件对农机具作业图像使用高斯模糊消除高频噪声，使用Otsu二值化算法进行噪声滤波。
4.如权利要求3所述的一种农机具作业幅宽视觉检测方法，其特征在于，所述获取农机具作业边缘轨迹，具体包括：
对经过高斯模糊和二值化处理的图像，通过计算图像的梯度和梯度方向、非极大值抑制和双阈值筛选，获取农机具作业边缘轨迹。
5.如权利要求1所述的一种农机具作业幅宽视觉检测方法，其特征在于，所述计算农机具有效作业幅宽，具体包括：
当Δh<0，则此时农机具作业存在重叠区域，所述有效作业幅宽为H-Δh；
当Δh＝0，则此时农机具作业处于正常状态，所述有效作业幅宽为H；
当Δh>0，则此时农机具作业存在遗漏区域，所述有效作业幅宽为H；
其中，H为农机具的设计幅宽；
Δh为农机具作业重叠幅宽，Δh＝L1-L2；
L1为农机具已作业边缘轨迹；
L2为农机具下一次作业边缘轨迹。
6.一种农机具作业幅宽视觉检测***，其特征在于，包括：
农机具本体；
面阵相机(1)，设于所述农机具本体上，用于采集农机具作业图像；
车载终端(3)，
用于根据农机具作业图像获取农机具设计幅宽；
用于从农机具作业图像中提取农机具已作业区域轨迹与未作业区域轨迹；
用于从农机具作业图像中获取已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹；并根据已作业边缘轨迹和下一次农机具作业边缘轨迹，计算重叠幅宽；
用于当已作业区域轨迹与未作业区域轨迹有重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽减去重叠幅宽；当已作业区域与未作业区域的轨迹之间无重叠时，农机具有效作业幅宽为农机具设计幅宽。
7.如权利要求6所述的一种农机具作业幅宽视觉检测***，其特征在于，还包括：
标记尺(2)，设于所述农机具本体上，用于标记所述农机具作业图像的尺寸。
8.如权利要求6所述的一种农机具作业幅宽视觉检测***，其特征在于，所述车载终端(3)，包括：
中央处理器，与所述面阵相机(1)电连接，用于接收并处理所述农机具作业图像，计算农机具有效作业幅宽；
通信模块，与所述面阵相机(1)和所述中央处理器电连接，用于接收获取所述农机具作业图像，并将所述有效作业幅宽发送至中央处理器；
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显示模块，与所述中央处理器电连接，用于车载终端(3)实时显示所述有效作业幅宽。
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