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第六章插秧机器人视觉系统
6.1研究意义、目标与技术要点
工作流程：刚下田，沿着田埂自行作业；到田头回转，延上次插过秧苗列线直线行走；反复多次，当另一侧田埂进入视野时，检测插秧机到田埂的距离，判断本次能否回转。
技术要点：1二值化2上面田埂分界处像素提取3分界处直线检测4内苗像素提取5目标列检测
6.2图像处理基础知识
hough检测 直线圆椭圆双曲线。
6.2.1传统哈夫变换的直线检测
参数累加统计。
直线与极坐标线，战线上不同点交于点p求最大值。
Hough步骤：1点-累加器矩阵2累加器初始值0。3求点p。4？？？累加器+15找最大值。
优缺点：直线、弧线、抛物线、圆，
- 越复杂越慢精确度低，超过二维实际应用不能实现。
6.2.2 过已知点哈夫变换的直线检测
- 点找斜率。
- 结论：重叠斜率间。小于计算精度。已知点找像素中心提高速度。特征分析处理速度，亮度、颜色。
比如公路线亮度中心点，hough变换。
- 结论：重叠斜率间。小于计算精度。已知点找像素中心提高速度。特征分析处理速度，亮度、颜色。
6.3水田图像采集
- （a）晴天（插秧一周后）
- （b）阴天（插秧现场）
- （c）阴天（插秧现场）
- （d）阴天（插秧现场）
图 6-6 水田苗列的例图像
（a）目标田埂
（b）田端田埂
侧面田埂
6-7土田埂
（a）目标田埂
（b）田端田埂
侧面田埂
6-8水泥田埂
6.4目标苗列线检测
6.4.1 水田苗的提取
亮度分割法、边缘检测（微分）、线亮度、线颜色
亮度分割:像素等分快；反光。整体处理不好。边缘检测（微分）：已知亮度与周围亮度kirsch后二值化p参数法。不受天气影响。线亮度法：目标像素与局部像素的差。泥块苗检测了。线亮度解析法：颜色差，泥块检测不了。不适用实时处理。
6.4.2 目标苗列确定
基准线白色像素hough最大值为已知点，反复精度。反光区域更改基准线，噪声不多。
规定区域利用hiough不实时。
6.4.3目标苗列线检测
hough精度。
6.5目标田埂线检测
土和水泥的田埂，阴天和晴天。
6.5.1 目标田埂的二值化处理
kirsch+p值化。
6.5.2 水泥目标田埂线检测
（1）目标田埂线处像素的提取
二值图区域连续区域合并。
（2）田端位置的判断
9个像素累加，找突变，田端。
（3）目标田埂线检测
hough的最大连接中心区域。检测出来。
6.5.3 土质目标田埂线检测
过已知点同法。
6.6田端田埂线检测
kirsch边缘+二值p。
6.6.1阴影线检测
区域+kirsch
6.6.2 田埂线检测
kirsch二值化
土、水泥，1Smax2最大值周围3p合并4p无土。
6.7侧面田埂线检测
6.8系统整合与试验
1列2边3动 二值
6.8.1 苗列端点的检测
回弯为端点。1像素窗口2二值像素310次端点。
6.8.2 目标田埂检测的优化
1间隔扫描2简化区域像素值不变长度值3省略合并4长连接hough5区域边界hough6端点检测？
6.8.3 处理窗口的设定
目标线在处理窗口的中心位置。
6.8.4 试验验证
500帧以上。
第七章水田管理机器人导航路线检测
7.1研究意义、目标与技术要点
1幼苗到成熟2田端-1生长路线
7.2研究图像采集
采样时间周10
7.3目标苗列间定位
大中小水稻，像素位置平均值AA与标准偏差DD。
7.4水平扫描线上方向候补点检测
求AD水平分量B
找到两边xx1与xx2求XXX=（xx1+xx2）/2小中大170宽度像素区域点XMB两侧候补点p
7.5田端检测
垂直线亮度
7.5.1 计算亮度线剖面
平均亮度。
7.5.2 通过亮度-直线轮廓线判断稻田末端
这是一个链接 Markdown语法。
fake@example.com
17.6已知点的确定及方向线检测
- 计划任务
- 完成任务
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