机器视觉在倒伏小麦图像处理中的应用研究  

作　　者：刘小艳 陶东波[1] 许明智[1] 

机构地区：[1]湖南机电职业技术学院,湖南长沙410100

出　　处：《南方农机》2024年第21期51-55,共5页

基　　金：2022年度湖南省教育厅科学研究项目“图像处理技术在收割机割台高度控制系统中的应用研究”(22C0918)。

摘　　要：【目的】识别成熟小麦收割过程中的倒伏状况,降低小麦收获过程中的机收损失。【方法】本研究从倒伏小麦图像的采集出发,对整个图像处理过程进行了详细的分析。通过小麦麦穗与小麦秸秆的色差这一特点,确定了基于颜色差的图像分离方法;基于线性灰度变换法和灰度反色变换法,进一步突出了小麦秸秆层这一分离目标,并选择中值滤波对倒伏小麦图像进行了图像的增强处理。【结果】通过腐蚀和膨胀交替使用的方法,达到了秸秆层和麦穗层完全分离的目的,实现了倒伏小麦秸秆层的提取,成功识别出小麦倒伏层和正常小麦层的高度差。【结论】将机器视觉技术应用于倒伏小麦图像处理中,能够使收割机在作业时准确识别小麦倒伏状况,降低割台高度,到达倒伏麦穗层,从而起到降低机收损失的作用,在实际田间收割环境下有较好的应用前景。

关 键 词：机收减损 倒伏小麦 边缘检测 目标提取 

分 类 号：S512.11[农业科学—作物学] TP752[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]