题目：基于彩色线阵CCD的树木靶标检测系统设计
摘要： 本文先介绍了由于当前施药技术落后，施药器械落后，落后的防治手段使农药的利用率低, 花费大; 农药残留、农药雾滴飘移加重了环境和生态问题; 直接和频繁接触农药危及到操作者的人身安全。由此提出了机器视觉技术，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。线阵CCD由于其较高的横向分辨率、较广的视场范围、快速的扫描速率和高灵敏度等优势越来越多地应用在工业机器视觉领域。本文的内容是开发出基于彩色线阵CCD的工业相机。本文然后对国内外CCD技术的发展近况进行研究比较，分析国产色选机相的薄弱和不足之处。最后提出了设计方案，通过彩色CCD相机图像采集，实时获取当前图像帧，然后通过visual studio该软件以C 的方式编程来进行树冠识别，通过建立树叶颜色模型实现树冠识别。
关键词：彩色线阵CCD; 靶标检测; 色选
- 研究目的及意义
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: 施药技术落后, 不管有无施药目标都采用均匀恒速的施药方法, 而没有考虑到林木的栽植密度、株距及树冠形态等个体差别; 施药器械落后, 无论是施药器械的药液混合装置、动力装置还是喷雾装置, 其机械化、自动化、精确化程度都相当低。落后的防治手段使农药的利用率低, 花费大; 农药残留、农药雾滴飘移加重了环境和生态问题; 直接和频繁接触农药危及到操作者的人身安全。 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,从而实现在林业上进行基于机器视觉的精确农药使用,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。 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。目前市场中现有的面阵单列像元数只能达到而线阵相机单列像元则能达到以上[1]。
2国内外研究概况
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[2]。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[3]。 CCD 摄像机从结构原理上可分为线阵 CCD 和面阵 CCD 两种[4]，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[5]，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[6]。 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[7]。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[8]。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[9]。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[10] 。
2.1 国外研究现状分析
上世纪八十年代后期起以日本的NHK的高清节目开播以来，CCD图像传感器的分辨率得到了高速的发展。高分辨率的CCD开始用到了电视节目的摄制中。自1995年数字相机的出现就开始了静止图像用的CCD开发。并随着其发展，高分辨率的CCD在商业竞争的大幕中逐渐占据主角。该研究在2000年得到了突破并发表了honeycomb CCD技术，即高静止图像的分辨率。这项技术在像素构造中最适合连续扫描。另外在数字相机的普及下，像素尺寸在21世纪才终于达到Sum的水平。由Doc. GordonMoore提出的半导体集成度会进一步提高的定律在今天似乎是慢慢得到了验证[11]。美国伊利诺大学农业与生物工程系田磊等人研究开发基于机器视觉的田间自动杂草控制系统，该系统应用机器视觉系统来采集和识别杂草分布特性，根据这些特性来进行施用量决策，然后利用这些智能 决策控制喷头动作。
-
- 国内研究现状分析
在国内虽然对图像传感器的研究相对于国外来说有点晚，但是自从CCD技术被引进后，引起了国内很多专家学者就对他高度的重视，比如天津大学的王庆有教授，在CCD研究方面是国内的奠基人之一。CCD技术的应用在我国方兴未艾，尤其是近两年我国综合国力的不断提高，各行各业的不断地发展与需求下，CCD技术不断地受到我国学者与技术人员的重视。南京林业大学自20世纪90年代末开始探索农药精确对靶施用技术，已建立计算机控制的室内模拟实时精确对靶施药系统，即利CCD、图像采集卡连续实时捕获树木形态视频流，设计一组相对色彩因子实现树木目标和背景的分割以获取树木特 征参数，结合实时传感信息和摄像机参数，利用成像三角关系从树木图像信息中获取目标 深度信息，分析实时精确对靶施药系统需要决策的要素，形成实时喷雾控制策略，通过 A／D、D／A转换电路实时控制喷头实现农药精确对靶喷雾。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
