[發明專利]一種應用于農業智能機械的雜草圖像辨識方法

有效

• 申請號: 201310293864.2
• 申請日: 2013-07-15
• 公開（公告）號: CN103336966A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發明（設計）人: 尹晴;張順和;方永亮
• 申請（專利權）人: 山東奧泰機械有限公司;濰坊奧泰機械有限公司;壽光市金瑞農機技術服務有限公司
• 主分類號: G06K9/54
• 分類號: G06K9/54
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明圖像辨識方法，具體為一種應用于農業智能機械的雜草圖像辨識方法。

背景技術

雜草同作物競爭水分和養分，侵占農田空間，影響作物光合作用，干擾作物生長，降低農作物的產量和質量還間接助長了病蟲害的滋生和蔓延。

作為一種自動化除草裝置，農業智能機械越來越受到重視，從20世紀80年代至今，基于機器視覺的雜草檢測和識別技術研究經歷了從室內到田間；從非實時到實時的發展過程。而圖像辨識方法主要是通過對植物的特性進行檢測和識別，如：形狀特征，紋理特征，多光譜特性和顏色特征，位置特征等。

但是目前的關于雜草的分離大多是針對土壤和植被的區分，對雜草和作物的區分不夠好，也沒有針對雜草目標的定位運算。

發明內容

本發明的目的在于解決現有技術中的上述不足，提供了種應用于農業智能機械的雜草圖像辨識方法。

為了實現上述目的，本發明的技術方案為：一種應用于農業智能機械的雜草辨識方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟(1)獲取農田中植被和土壤的原始圖像。使用常規的CCD攝像機，鏡頭光軸與農田底面保持平行，通過圖像采集卡將圖像實時的傳入到農田機器人的嵌入式系統的微控制器內，進行圖像處理；

步驟(2)圖像增強，對原始圖像中的RGB值分別進行濾波去噪。對原始圖像的進行濾波去噪，噪聲包括設備噪聲、椒鹽噪聲、量化噪聲。該濾波方式對像素的RGB值分別進行濾波，在抑制無用信息，以實現圖像的使用價值的同時，很好的保留了原始圖片的色彩的信息；

步驟(3)圖像分割，獲取雜草目標圖像。

步驟(3.1)對RGB顏色空間進行轉換，生成新的顏色空間U₁U₂U₃。

步驟(3.2)雜草、作物構成的植被與土壤的區分。

步驟(3.3)雜草和作物的區分。在植被和土壤進行區分后，需要針對雜草和作物進行區分，本發明主要針對的是玉米、高粱等作物田間的雜草的識別，而雜草和作物在圖像中的綠色分量差別不是特別大，U₁(x，y)、U₂(x，y)不適合作為判斷條件，而通過拍照試驗發現，雜草通常比作物的顏色要深，因此選用強度系數函數U₃(x，y)作為雜草和作物的圖像分割的依據。而在不同條件(例如觀測角度、光線的強弱、作物的生長情況)下，雜草和作物的強度系數的差別也有所不同，因此需要對雜草和作物的分割閾值T_A進行動態調整；

步驟(3.3.1)計算分割閾值T_A，進行動態調整。

步驟(3.3.2)計算強度方差σ²(T_A)。

步驟(3.3.3)計算分割閾值T_A的最佳取值T′_A。

步驟(3.3.4)構建雜草和作物的分割函數G_A(x，y)。

步驟(4)圖像去噪。經過運算得到目標雜草的圖像，但是不可避免的存在一些小面積的噪聲，即圖像上的斑點噪聲，這些斑點噪聲顯然不是雜草的圖像，需要濾除，這里使用數學形態學的開運算和閉運算進行去噪

步驟(4.1)構建二值分割函數G′_A(x，y)。

步驟(4.2)使用開運算。

步驟(4.3)使用閉運算。

步驟(4.4)生成最終的雜草目標函數G_F(x，y)。經過開合運算后的二值圖像與分割函數G′_A(x，y)構成的二值圖像進行與運算，在1值的區域將G_A(x，y)的值按照坐標逐一賦值，構成最終的雜草目標函數G_F(x，y)；

步驟(5)獲取雜草目標的中心位置(x_cen，y_cen)。其目的在于讓智能機械能夠定位雜草的位置，進而采取相應的措施，例如鋤草、施藥。

本發明與現有技術相比，有益效果如下：

(1)對獲取的圖像的RGB值分別進行濾波，在抑制無用信息的同時，很好的保留了原始圖片的色彩的信息；

(2)構建新的顏色空間U₁U₂U₃，并充分利用各個系數進行圖像的處理工作；

(3)采用兩步分割的辦法，首先將土壤除去，再將作物出去，從而獲取有效的雜草目標圖像；