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喷药机器人在温室中道路识别及边界提取的研究
喷药机器人在温室中道路识别及边界提取的研究
摘要：
温室是现代农业生产中重要的一种设施，采用喷药机器人代替传统农药喷洒方式可以有效降低人工劳动率，提高生产效率。本研究通过图像处理技术，对温室内道路进行识别，并提取出道路边界范围，以便喷药机器人进行定位和路径规划。在实验中使用了基于机器视觉的图像分割算法对不同颜色的道路进行识别，并通过图像特征提取技术从图像中提取出道路边界信息，最终通过AR标记的方式实现了实时定位和路径跟踪。实验结果表明，该方法能够快速、准确地识别温室道路，并提取出道路边界信息，为喷药机器人在温室内的运行提供了良好的基础。
关键词：喷药机器人、温室、道路识别、边界提取、机器视觉、图像特征提取、AR标记。
Abstract:
Greenhouseisanimportantfacilityinmodernagriculturalproduction,andreplacingtraditionalpesticidesprayingwithsprayingrobotscaneffectivelyreducelaborintensityandimproveproductionefficiency.Inthisstudy,imageprocessingtechnologywasusedtorecognizetheroadinthegreenhouseandextracttheroadboundaryrange,soastolocateandplanthepathforthesprayingrobot.Intheexperiment,amachinevision-basedimagesegmentationalgorithmwasusedtorecognizeroadsofdifferentcolors,andtheroadboundaryinformationwasextractedfromtheimagethroughimagefeatureextractiontechnology.Finally,real-timepositioningandpathtrackingwereachievedthroughARmarking.Theexperimentalresultsshowthatthemethodcanquicklyandaccuratelyrecognizegreenhouseroadsandextractroadboundaryinformation,whichprovidesagoodbasisfortheoperationofsprayingrobotsingreenhouses.
Keywords:sprayingrobot,greenhouse,roadrecognition,boundaryextraction,machinevision,imagefeatureextraction,ARmarking.
一、研究背景
随着现代农业技术的不断发展，温室建设已经成为现代农业生产的重要设施之一。正常情况下，为了防治农产品病虫害，需要铺设密布的防虫布覆盖蔬菜，而采用传统农药喷洒的方式会产生很大的损失，同时也会对人体及环境造成不良影响。因此，使用喷药机器人代替人工喷洒农药已经成为一个较为理想的解决方案。
然而，喷药机器人的应用还面临着一些问题，如如何进行定位和路径规划等。其中，定位和路径规划的关键在于要准确地识别温室内的道路，并且确定道路的边界范围，以便喷药机器人能够沿着预定路线运行，并将农药喷洒在正确的位置。如何在温室中对道路进行识别和边界提取，是喷药机器人实际应用中亟待解决的问题。
二、研究方法
在本研究中，使用基于机器视觉的图像处理技术，结合图像分割、特征提取、AR标记等技术方法，实现温室中道路的识别及边界提取，为喷药机器人的应用提供技术支持。
1.图像采集
首先，我们选取了一张温室的图片进行实验，使用数码相机对温室进行拍照，并通过计算机将图片传输到图像处理软件中。
2.图像分割
针对不同颜色的道路，我们使用基于机器视觉的图像分割算法对图像进行分割，以便能够有效地识别出温室内的道路信息。具体步骤如下：
（1）将原始图像进行灰度化处理，将彩色图像转换成灰度图像。
（2）运用Sobel算子进行边界检测，检测到图像中的所有区域边缘。
（3）通过形态学变换处理，抹除图像中无关的小线条和噪音。
（4）对图像进行二值化处理，将温室内道路信息分割出来。
3.图像特征提取
在对温室内的道路进行分割后，我们需要从图像中提取出道路的边界范围信息，以便喷药机器人能够沿着预定路线运行。利用图像特征提取技术可以有效提取出图像的轮廓和特征信息。具体步骤如下：
（1）使用Canny算子进行边缘