论文摘要
我国是世界上严重缺水的国家之一。近几年由于全球气候变暖,发生干旱的地区越来越多,节水工作日益紧迫。据了解,我国的农业用水量占到了全国总用水量的四分之三。因此,农业节水意义重大。滴灌带是现在最常用的农业节水灌溉产品之一,它是利用滴灌管道上的滴头将水送到农作物根部来进行灌溉的。滴灌带内镶的滴头上需要自动打上滴孔,滴孔的漏打或打偏,将会导致局部农作物的枯死。目前滴灌带生产线上对滴孔的检测采用的是人工检测方式,其效率低,漏检率高,这严重限制了生产速度,降低了生产自动化程度。如何快速高效的进行孔位检测,保证滴灌带产品的质量显得尤为重要。本文基于计算机视觉技术对滴灌带孔位检测方法进行了研究分析。首先介绍了计算机视觉技术及其应用优势,并说明了孔位检测系统的功能和组成。接着,重点探讨了孔位检测相关算法,包括图像预处理,基于边缘检测的图像二值化,Hough变换,ROI提取等。然后,根据采集的滴头图像特征,设计并实现了一种孔位检测方法,完成了检测系统的核心功能。该方法是先自动提取滴槽水平和竖直槽边所在的感兴趣区域ROI1和ROI2,并分别进行识别检测,得到槽边位置后计算出滴孔所在的感兴趣区域ROI3。此时,对ROI3进行孔位检测,继而获得滴孔和槽边的相对位置关系。其中,采用多ROI技术降低处理数据量,提高了检测速度。针对Canny算法和Hough变换方法要求人工输入相关阈值的不足,分别采用了自适应阈值方法,减少了人机互动,提高了检测系统的自动化程度。大量实验结果表明,本文的检测方法具有较好的检测效果。
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摘要Abstract第一章 绪论1.1 课题研究的背景1.2 课题研究的现状1.2.1 国外研究现状1.2.2 国内研究现状1.3 课题的来源、目的及意义1.4 论文主要内容及章节安排第二章 基于计算机视觉的孔位检测系统2.1 计算机视觉技术及其应用优势2.1.1 计算机视觉技术概述2.1.2 计算机视觉的应用优势2.2 基于计算机视觉的孔位检测系统功能2.3 基于计算机视觉的孔位检测系统组成2.3.1 相机参数及选用2.3.2 光源选择及安装位置2.3.3 系统主要模块与方法2.4 本章小结第三章 孔位检测方法研究3.1 图像预处理3.1.1 平滑处理3.1.2 直方图均衡化3.2 基于边缘检测的图像二值化3.2.1 边缘算子综述3.2.2 Canny边缘提取方法改进3.2.3 实验结果分析3.3 Hough变换方法3.3.1 Hough变换原理3.3.2 基于Hough变换的滴槽检测3.3.3 基于Hough变换的滴孔检测3.4 ROI提取技术3.4.1 ROI提取的意义3.4.2 提取ROI的方法3.4.3 基于灰度特征的ROI自动提取方法3.5 图像镜像3.6 本章小结第四章 系统检测模块的实现4.1 OpenCV介绍及其应用4.1.1 OpenCV介绍4.1.2 OpenCV在Visual C++ 6.0下的安装与配置4.1.3 OpenCV相关函数的修改4.2 孔位检测算法设计与实现4.2.1 计算ROI1和ROI2的位置4.2.2 滴槽槽边检测4.2.3 滴孔检测4.2.4 孔位判断4.3 检测结果分析4.3.1 检测结果4.3.2 影响图像检测的因素分析4.4 系统运行结果4.5 调试中的问题及解决4.6 本章小结第五章 总结与展望5.1 研究结果总结5.2 后续工作致谢参考文献
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