基于机器视觉的田间农作物行识别开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

意义：　　我国是农业大国，而农业机械自动化的发展很多程度上决定了现代农业的发展方向。

在自动喷洒农药和肥料、收割作业、中耕除草、插秧等许多方面，会运用到基于计算机视觉的田间导航。

它需要解决的关键技术之一是要准确分割作物和背景, 检测出农作物行中心线,确定作物行的位置。

2. 研究的基本内容和问题

研究目标：　　　视觉导航系统是否能够在较短时间内确定农作物行中心线, 对能否准确地对农作物进行相关操作非常重要。

因此，本题目的研究目标是运用对色彩空间转换、灰度处理、二值化处理、hough变换等技术和算法在较短时间内以较高的准确度识别出农作物行。

研究内容：（1） 试验图像的采集寻找合适时期的农作物，并通过图像采集卡或数码相机记录图像。

3. 研究的方法与方案

研究方法：先选择合适的色彩模型，对图像进行色彩空间转换,可选的色彩空间有hsi,rgb,hiv等。

接下来选择合适的方法将图像转换为灰度图像，或者直接二值化图像。

二值化图像之后选择合适的算子去膨胀和腐蚀图像，这是因为作物连株生长在一起的时候，他们之间会有不规则的空隙，膨胀和腐蚀能让筛选出来的区域比较圆滑。

4. 研究创新点

特色或创新之处作为南京农业大学的学生，将所学的计算机知识应用于农业信息自动化的研究中，是本题目的最大特色。

5. 研究计划与进展

3月1号至3月12号查阅相关文件，准备开题报告；　　　3月13号至4月1号，基本完成算法研究和代码研究；　　　4月1号至4月10号，完成代码的初期版本；　　　4月10号中期答辩；　　　4月10号至5月1号，完成代码的完整版；　　　5月1号至20号，完成毕业论文。