基于彩色线阵CCD的树木靶标检测系统设计开题报告

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1. 研究目的与意义

当前我国森林病虫害严重制约了造林绿化和生态环境建设, 但病虫害防治效率却是相当低下。精确林业技术提供了解决办法, 即在林业生产过程中运用传感器、卫星定位等高新技术, 在作业过程中实时测知工作对象所需工作的质量和时机等时空数据, 以求获得最好的施药效果和最小的环境代价, 从而节约资源, 保护环境。 利用机器视觉技术可以实现树木图像的实时采集、边缘检测、分割以及树木图像的特征提取与识别,而且根据所得到的识别结果,可以分离施药目标与非施药目标,并以此为依据产生精确喷雾的控制策略,最终做到有目的地科学使用农药,既可提高农药的使用效率又可以减少因农药造成的环境污染,同时能降低农药使用成本。

2. 国内外研究现状分析

机器视觉的概念起源于上世纪六十年代，早期的应用来源于机器人的研制。而后随着微处理器、半导体以及可编程技术的发展，机器视觉系统在30年前进入了高速发展阶段，并广泛应用于工业控制领域。随着光电技术的逐渐成熟，在农产品检测领域，涌现了针对不同层次、不同应用的各种工业视觉检测系统，相应的产品在市场中也随处可见。随着科学技术的飞速发展，光电检测技术的不断进步，多种不同测试方法的色选机技术被提出、研究和开发，以满足不同层次、不同应用的各种要求，相应的产品也不断投入市场。CCD 摄像机从结构原理上可分为线阵 CCD 和面阵 CCD 两种，面阵 CCD 的优点是可以获取二维图像信息，测量图像直观，但是像元总数多，而每行的像元数一般较线阵少，帧幅率受到限制线阵CCD相机对动态物体拍摄具有成像的高速性和高精准性，而彩色线阵CCD相机采集图像数据，具有分选精度好、分选效率高的特点。线阵 CCD用于物体尺寸测量具有测量精度高、速度快和容易与计算机接口等特点 ,因此被广泛应用于物体外形尺寸的在线自动测量、物体位置的自动测量、物体旋转角度的自动测量以及物体的振动测量等。根据CCD采集的颜色信息，通过实验分析确定使用颜色分量信息作为靶标判断的依据。利用实时视觉传感技术指导农药精确对靶施用进行林木化学防治时 ,主要的难点是如何把视觉传感器(如 CCD摄像头) 采集的树木图像从其错综复杂的背景中分割出来。从20世纪90年代初精确农业思想提出开始 ,许多专家学者致力于研究农田作物(如红薯、棉花等) 与其背景(主要是土壤和杂草) 间的图像分割技术 ,提出了很多分割算法 ,包括基于颜色的分割算法 ,基于纹理的分割算法和基于 灰度图的分割算法等。一些发达国家和我国个别单位已经开始研究面向农林生产的农药可变量应用。线阵 CCD 摄像机以其对动态被摄物成像的高速性和更高的画面清晰度等优良特性而在色选机中得到应用，同时线阵图像数据也易于后期处理和算法实现。二维视觉检测系统的标定是获得空间某平面中的点与图像中像素点的对应关系 ,就从标定过程来说 , 一般比三维视觉测量系统简单 ,但是要求具有较高的标定精度。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：课题研究基于彩色线阵ccd的树木靶标检测系统设计，通过建立树叶颜色模型实现树木靶标检测。与面阵ccd相比，线阵ccd分辨率高，易于后期处理和算法实现，适用于动态测量。课题主要工作包括：

（1）彩色线阵ccd选型。

（2）图像采集。实时获取当前图像帧。

4. 研究创新点

课题研究基于彩色线阵CCD的树木靶标检测系统设计，通过建立树叶颜色模型实现树木靶标检测。

与面阵CCD相比，线阵CCD分辨率高，易于后期 处理和算法实现，适用于动态测量。