[发明专利]基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法，包括1、在收获机上安装相机，并标定获取比例因子；在获取的收获机侧面原始茎秆作物图像序列的第一帧图像中设置第一目标区域；2、在n时刻原始茎秆作物图像中第一目标区域内获取茎秆作物前景区域；3、确定作物粗略像素高度yroi(n)，并以yroi(n)为高度中线确定第二目标区域；4、对第二目标区域进行图像增强和二值化；5、对第二目标区域图像进行边界直线检测，得到边界直线的像素高度均值yh(n)；6、检测yh(n)是否为异常值，如果是，在第二目标区域图像中，采集一组边界点，边界点的高度均值作为作物像素高度yh(n)；7、根据yh(n)计算当前时刻作物的实际高度。该方法能够精准测量茎秆作物高度，实时为收获机提供高度数据。

主权项

1.基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法，其特征在于，包括步骤：/n(1)在收获机上固定安装相机，调整相机角度，使相机能够拍摄收获机侧面茎秆作物图像；对相机进行标定，获取相机的比例因子SCALE；相机实时获取收获机侧面原始茎秆作物图像序列；在原始茎秆作物图像序列的第一帧图像中设置第一目标区域ROI1，所述第一目标区域中包括茎秆作物顶部与背景的边界；/n(2)当前时刻n的原始茎秆作物图像为Pic_org(n)；在Pic_org(n)中第一目标区域ROI1(n)内获取茎秆作物前景区域；/n(3)确定当前时刻茎秆作物粗略像素高度y_roi(n)，并以y_roi(n)为高度中线确定Pic_org(n)中第二目标区域ROI2(n)；所述第二目标区域ROI2(n)的高度为固定值height_slide，宽度为原始茎秆作物图像的宽度；/n(4)对第二目标区域ROI2(n)进行图像增强，并进行二值化，得到二值化的图像区域ROI2(n)′；/n(5)对ROI2(n)′进行边界直线检测，得到边界直线的像素高度均值y_h(n)；如果n＝1，跳转至步骤(2)；否则，检测|y_h(n)-y_h(n-1)|<T_h是否成立，如果成立，则y_h(n)为当前时刻的茎秆作物像素高度，跳转至步骤(7)计算茎秆作物的实际高度；如果不成立，执行步骤(6)重新计算茎秆作物像素高度y_h(n)；/n(6)在二值化的图像区域ROI2(n)′中，采集一组前景与背景的边界点，计算边界点的高度均值作为茎秆作物像素高度y_h(n)；/n(7)由y_h(n)计算茎秆作物在原始图像上的像素高度：/ny_real(n)＝H_src-(y_roi(n)+y_h(n)-height_slide/2)/n其中，H_src为原始茎秆作物图像的高度，height_slide为第二目标区域ROI2(n)的高度；/n当前时刻茎秆作物的实际高度H(n)为：H(n)＝SCALE*y_real(n)。/n