图像处理技术在农机测试中的应用

图像处理技术在农机测试中的应用

高珊

山东电子职业技术学院   山东济南 253000

摘要：图像处理技术有高度的灵活性以及开放性，可以与计算机系统保持同步，将拍摄到的图像返回至数据库，实现对比分析。既可以提高最终的检测精度，降低成本。同时，也可以节省人力资源。尽管近年来我国加大了图像处理技术的研发力度，但相关技术仍亟待改进，需要引起有关部门的高度重视，以缩短农机的开发周期，满足我国精细化农业的成长需要。本文主要分析图像处理技术在农机测试中的应用。

关键词：图像处理；农机；测试；应用分析

引言

大量实践证明，图像处理技术在农机测试中会发挥良好的测试标准，降低测试人员的检测难度，优化并提高使用人员的操作便捷性。目前，图像处理技术的应用实例较多，从技术优势以及其在农业测试中的前景分析，图像处理技术的应用前景极为广阔，具有很高的经济效益。

1、图像处理技术的构成

图像处理技术通过计算机模拟人类视觉，对于被测物体拍摄相关的图像信号，并将其转化为可视化的数据值，实现建模分析。以计算机模拟的标准为基础，对拍摄的物体实现重现，便于理解。在其图像构成原理中，以红、绿、蓝三色灰度值为核心。其中，红代表字母“r”，绿代表字母“g”，蓝代表字母“b”。以数字组合的形式，实现图像色彩的还原、分析、输出。此外，与以往相比，现有的图像处理技术还可以消除图像中的劣化因素，明显改善图片质量，完成图像一体化的转换。在分析指定图像时，可以提取图像中的特定信息，实现图像精准描述。例如，图像处理系统主要由光源、高速摄像机等部分组成。在组成的信号模拟中，以信号值之间的代表符号实现分析。可以通过计算机的宏命令运行，例如光源通过宏命令以数据传输的方式，对高速摄像机的图像进行采集。借助图像采集卡的优异性，实现计算机图像的输出、模型建设。采集图像需要有重要的原件，即高速摄像机的拍摄角度、连续张数、图像质量。高速摄像机包含了CCD阵列摄像机以及CMOS摄像机。CCD摄像机本质意义为电偶合器件、光传感器。各像素点都有一个光传感器，便于图像采集。将被检测对象的信号值记录，随后通过内部采集卡，可以实现电视信号的转换。而CMOS技术与CCD技术相比，更具优势。目前，我国部分领域已完全使用CMOS技术，取代传统CCD技术。CMOS技术的图像传感器能够更好地完成光敏单元排列，并按照预先处理标准，对图像实现集成。此外，对于A/D电路高度集成在一块芯片上，可以直接完成数字图像的获取。事实证明，其得到的图像受客观因素影响，并不能满足即拍即用的要求，还需要进行额外的特殊化处理。

2、播种机零部件故障检测技术

播种机是农业生产过程中最常用的机械之一，也是故障发生概率最高的农机之一，包括轴承故障、轴断裂、齿轮断裂等各种故障，给农业生产带来一定的经济损失。如果在发生故障前可以通过预警的方式避免，及时进行检修，将有效降低故障发生的概率。但是，在农机作业过程中，零件故障的实时检测较难实现，而基于计算机图像的无损检测技术使实时检测成为可能。基于计算机图像识别的无损检测技术主要是通过对机械零部件的实时概貌进行图像采集，然后对图像边缘检测技术确定零件是否存在故障；如果存在故障部位，边缘检测技术可对故障部位有效地进行特征提取，并利用智能化手段来识别故障特征，从而判断存在的故障类型，为零件的检修提供可靠的依据，进而可以避免事故的发生。

3、图像处理技术在农机测试中的体现

3.1土壤耕作机械

土壤耕作机械的功能是对已确定的土壤区域完成翻耕、松土。耕机是农业的主要机械，发挥重要的生产、种植作用。因此，在其测试设计过程中，性能指标以及动力参数、动态设置、定量分析等是核心。通过分析土壤工作机械的力学性能以及结构配比，可以了解二者之间的参数比例值。但常用的检测手段精度较低，无法更好地实现抛土粒的测试。为了更好地解决这些问题，图像处理技术可以准确地计算抛土率，建立理论模型，便于相关人员进行印证。同时，还可以获得土壤耕作机械在抛土过程中，土粒的运动参数，为进一步优化奠定基础。在研究配比中，要建立土地流动图处理标准，了解耕作机性能以及其工作时速、工作参数之间的配比关系。设定定量结果，当其定量结果下降至7~10个百分点时，就可以将其作为该工况下实际抛土率的定向描述值。通过多种情况的比对分析，综合土壤耕作机的抛土力、工作效率因素，就可以对农机实现精准测试。图像处理技术与其他土壤耕作机械分析技术相比，虽然目前仍处于初级阶段。但其技术手段正在不断更新，为后续土壤耕作机械的优化提供了广阔的发展思路。

3.2种植施肥机械

根据种植目的和方法，种植机可分为三大类:种植机、种植机和播种机。为了改进和设计更合理的广播机结构，中国农业大学开发了一个广播机虚拟仪器检测系统。该系统利用先进的图像处理系统捕获和检测种子运动轨迹，然后利用计算机模拟确定种子运动速度和运动方程，从而改进和设计了相关的精加工机参数。在桌面介质上检测和比较处置单元的性能是一项耗时的任务，因为处置单元是处置单元的关键组成部分。目前，大多数序列性能测试仍处于手动测量和光电检测阶段。手动测量在黄油粘带上手工测试。该方法的性能更直观地反映了种子的着陆能力，但浪费了种子，污染了环境，效率低下。光电检测只适用于泄漏扩散试验，适用于阅读精度差，特别是在种子体积小、速度快的情况下，误差较容易产生。针对手工测量和光电测试性能的缺点，胡少星、马承林等提出了利用图像处理测试分离器填充性能的方法。测试表明，该系统的使用不够严格和迅速，有效地解决了这一问题。随着现代科学技术的发展，农机的种类和范围扩大了，对种植机的要求也因其特殊性而变得更加严格。传统的种植机零件变形检测方法在很多情况下都是有限的，因此迫切需要设计一个实用的检测系统。利用图像处理技术设计的变形试验系统。通过在整个受力过程中改变试验对象的状态，实时存储和分析试验数据，得出试验结果，达到试验目标，种植机部件的试验水平显着提高。

3.3避障控制策略的实现

在实践中，农业机械可能经常遇到障碍，因此必须消除。农业机械障碍物控制系统通过防止机器人在路径上遇到(主要是静态的)障碍物来确定机器人在工作区中的当前位置。本文件中使用的避免农业障碍系统在分析和处理时采用了以下假设。假设:(1)对于农机，当前位置和目标位置在给定的参考坐标系中是已知的；(2)机器可从一组固定动作中选择任何时间点的移动策略；(3)农机一步一步地操作，直至气体机器人到达目标位置。为了满足某一假设，避障系统遵循以下原则:(1)首先，在确定下一个目标的位置时，机器会尝试将其进给方向与目标对齐。(2)在对准过程中，前方道路可能有障碍物发生碰撞，因此机器必须将前方方向向左或向右旋转预定角度，以避免障碍物。(3)农机若能对准目标位置而不发生碰撞，就没有必要避开障碍物。(4)如果向左或向右旋转角方向，则机器人必须围绕z轴旋转相同的角度，并在连接时随机将其打断。

结束语

一个基于实时数据的智能农业图像处理系统，能够利用不同操作情况下的图像处理算法，根据农田的环境和操作需要提取适当的特征信息，可以指导农业机械实现操作目标该系统还为客户提供了方便直观的界面，提高了用户的使用意识；该系统可用于多种工作方案，提供了智能解决方案，并为智能农业领域的应用提供了更广阔的前景。

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