第４１卷第１期佳木斯大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．１２０２３年０１月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｍｕｓｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｊａｎ．２０２３文章编号：１００８－１４０２（２０２３）０１－００９２－０４一种基于单目视觉农业机器人提取导航线的方法①常江，李春圣＊，王嘉明，彭星远（佳木斯大学机械工程学院，黑龙江佳木斯１５４００２）摘要：为解决农业机器人单目视觉路径识别率低下、易受光照以及杂草影响的问题，提出一种适用于种植初期作物行导航线快速提取的方法。首先对图像进行归一化处理，采用改进的超绿算法（１．８８ｇ－ｒ－ｂ）进行灰度化，采用固定阈值法和Ｏｔｓｕ法结合对图像进行二值化，通过中值滤波以及形态学滤波对得到的图像进行处理，设置ＲＯＩ区域，消除形态学影响。利用垂直投影法对作物行特征点进行提取，提取后的特征点利用最小二乘法进行导航线拟合。试验数据表明：该算法识别效果好，精度高，实时性强，可为农业视觉导航提供依据。关键词：垂直投影法；机器视觉；作物行提取；农业导航中图分类号：ＴＮ９５７．５２文献标识码：Ａ０引言黑龙江省三江平原是北大荒核心区域，是全国主要粮食生产地和商品粮基地，该地种植面积广阔，适合机械化及自动化耕种。２１世纪以来，智能化逐步进入农业领域。农业机器人在农业生产中有着更高的精度和效率［１］。农业机器人可以通过摄像头采集农作物的长势和杂草等的图像信息，根据不同的农情制定导航路线［２］。获取农业机器人导航路径是实现农业自动化的关键，而作物行的提取对农业机器人导航精度的影响非常大。目前国内外对于作物行提取的研究取得了很大的成就。姜国权等人在图像预处理当中，利用中心线检测算法代替垂直投影法，实现田间路径识别［３］。但是Ｈｏｕｇｈ变换对噪声敏感，计算复杂。王祥祥等人利用最大类间法提取作物，利用高斯算子对垂直投影法进行平滑处理，拟合导航线，但实时性方面仍存在不足［４］。郭祥雨等人采用最大连通区域提取目标行，利用最小二乘法拟合导航线，但鲁棒性较差［５］。针对以上问题，为提高导航精度以及实时性，提出一种适用于种植初期作物行导航线快速提取的方法。首先对摄像头采集的图片进行归一化，经过ＢＧＲ分离，采取１．８８ｇ－ｒ－ｂ的处理，进行ｏｔｓｕ二值化，通过中值滤波以及形态学滤波对得到的图像进行滤波，设置ＲＯＩ区域，消除作物的形态影响。...
