立木枝干机器视觉识别技术研究

论文摘要

立木整枝是优质工业用材林定向抚育的重要环节。传统的整枝方法效率低、易引起工人的疲劳和事故、作业高度也受到限制,因此立木整枝机的自动化及智能化是实现高效、高质量和安全可靠整枝的有效途径。本文在研究传统遥控整枝机工作原理的基础上,综合运用数字图像处理、小波分析、模式识别、模板匹配及多元统计分析等技术,设计了一套用于立木自动整枝机全自动作业的机器视觉识别系统,从而来达到立木枝干自动识别的要求,为后续的自动识别研究提供了前期基础。本研究的主要内容和结论如下:1、确定了智能立木整枝机视觉系统的总体方案,并设计了一套行之有效的计算机视觉识别系统。2、通过对北京市西山林场的116组落叶松林的干径和枝径进行统计分析研究,通过拟合优度检验的方法,验证了落叶松林的干径和枝径符合正态分布;并运用两个总体的距离判别法,对判断枝丫是否为分岔枝进行了判别分析,建立了分类枝丫为分岔枝的判别函数,取得了良好的分类效果。3、通过对几种常见的图像压缩、图像增强和图像滤波技术进行比较分析,介绍了KL变换、DCT编码及小波变换等压缩编码,对灰度变换和直方图调整进行了阐述,并讨论了均值滤波和中值滤波技术。最后在分析和试验的基础上,选定运用二维离散小波变换对图像进行压缩,采用对比度增强的方法进行图像增强,最后采用中值滤波技术对图像进行消噪,通过以上技术对图像进行了有效的预处理,实际效果较好。4、首次将二次模板匹配的方法应用到立木图像标定尺检测中。通过自行设计的标定尺模板,利用二次模板匹配方法在图像在自动检测出了标定尺的位置,同时通过角点检测方式对标定尺线段长度像素数进行了测量,利用标定原理,得到了标定比例系数,为立木枝干直径测量做好了前期准备工作。5、通过数学形态学方法,综合运用图像分割、骨架化和卷积运算等方法对立木树枝生长点检测进行了研究。通过计算树木主干垂直直方图,提取到树木的主干信息并对主干图像进行骨架化运算,将得到的细化结构与设计的卷积模板做卷积运算,将卷积结果与给定的阈值相比较,得到立木枝干的交叉点处的具体空间位置。运用标定原理,通过对交叉点处树干和枝丫直径进行测量,得到树干和枝丫直径的实际生长尺

论文目录

• 1 引言
• 1.1 研究目的、意义
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势
• 1.3 机器视觉及图像处理技术
• 1.4 本研究的主要内容
• 2 智能整枝机工作原理及视觉系统构成
• 2.1 智能整枝机机械系统工作原理
• 2.2 视觉系统硬件构成
• 2.3 本章小结
• 3 立木整枝判别准则确定
• 3.1 立木生长特征数据资料采集
• 3.2 拟合优度检验
• 3.3 判别分析
• 3.4 试验结果
• 3.5 本章小结
• 4 图像预处理
• 4.1 图像压缩
• 4.2 图像增强
• 4.3 图像滤波
• 4.4 本章小结
• 5 模板匹配及标定尺标定
• 5.1 图像模板匹配方法的提出
• 5.2 图像模板匹配概述
• 5.3 标尺模板匹配
• 5.4 标定尺标定
• 5.5 存在的问题分析
• 5.6 本章小结
• 6 立木图像枝杈点检测及测量
• 6.1 图像检测技术概述
• 6.2 图像分割
• 6.3 数学形态学方法
• 6.4 图像检测
• 6.5 立木枝干直径测量
• 6.6 存在问题分析
• 6.7 本章小结
• 7 弯曲度测量方法探讨与识别系统仿真
• 7.1 弯曲度概念的提出
• 7.2 道格拉斯-普克法
• 7.3 识别系统仿真
• 7.4 本章小结
• 8 结论与建议
• 8.1 结论
• 8.2 建议
• 参考文献
• 个人简介
• 导师简介
• 致谢
• 博硕士论文同意发表的声明