图像识别的液控割草机设计(附件)
摘 要摘 要零转弯半径割草机经常在树木之间进行割草作业，两颗树木之间的距离往往小于割草器的宽度，而目前零转弯半径割草机上配备的都是定割幅割草器，因此发生干涉现象.本设计的目标就是设计无极变割幅割草器，以实现狭窄区域的割草作业，该变割幅割草器由子刀盘和母刀盘共同组成，并能根据空间大小自动伸缩，无需人工干预，以实现1.2m到2.3m割幅内的无极变割幅。本设计具体内容包括：图像采集、识别部分及控制部分设计；机械部分设计；液压控制部分设计。图像识别技术是运用光学传感器采集图像，运用图像处理技术来获得所需信息，从而进行后续工作。图像处理包括灰度图处理，中值滤波处理，边缘检测，霍夫变换处理来得到可以被计算程序容易识别的处理后的图像信号。具体内容包括：图像识别预处理过程的程序设计，相机标定实验，以及误差分析。本课题主要是研究用图像识别技术来识别割草机前方树木间距，并运用液压控制实现割草机割幅的无极变化。在目前的技术水平中液压伺服系统是最好的也是合适的控制系统来实现本课题。本设计针对上述现象，利用图像识别技术，对传感器采集的图像进行处理，得到可以被PDF控制系统识别的输入信号，通过液压伺服控制系统控制液压缸位置，最终实现刀盘的伸缩，来达到割草机割幅的无极控制。并建立了三维模型并进行了动态仿真。 关键词：零转弯半径割草机；无极变割幅；图像识别；液压控制。 目 录
第一章 绪论 3
1.1 研究背景 3
1.1.1 图像识别技术的国内外的研究现状与发展 3
1.1.2液压控制技术的国内外现状与发展 5
1.2割草机市场前景的展望 6
1.3 存在的主要问题 7
第二章 系统总体方案设计 8
2.1 系统功能描述 8
2.1.1坐骑式割草机工作原理 8
2.1.2功能解析 8
2.2基于图像识别的液控割草机总体方案设计 9
2.2.1图像识别方案的选择（边缘检测算法的不同） 9
2.2.2液压控制方案的选择（伺服系统与比例系统的取舍） 11
2.2.3 机械部分方案的选择12
2.4 本章小结 13
第三章 图像识别部分详细设计 15
/> 2.1.2功能解析 8
2.2基于图像识别的液控割草机总体方案设计 9
2.2.1图像识别方案的选择（边缘检测算法的不同） 9
2.2.2液压控制方案的选择（伺服系统与比例系统的取舍） 11
2.2.3 机械部分方案的选择12
2.4 本章小结 13
第三章 图像识别部分详细设计 15
3.1前方树木识别区域的确定 15
3.1.1图像采集预处理 15
3.1.2树木边缘的识别 18
3.1.3确定前方检测区域 18
3.2前方树木测距模型 18
3.2.1静态单帧图像测距模型 19
3.2.2改进的单帧图像测距模型 19
3.3实验结果与分析 20
3.3.1CCD图像传感器的选择 20
3.3.2相机标定模块的介绍 21
3.3.3 CCD图像传感器参数标定实验 21
3.3.4树木间距测量实验 23
3.3.5实验结果分析 23
3.4 本章小结 24
第四章 液压控制部分详细设计 25
4.1 液压系统控制框图 25
4.2液压缸的选择 25
4.3 确定系统中各环节传递函数 25
4.4 液压原理图 27
4.5基于PDF算法系统控制参数的确定 27
4.6系统动态性能仿真 31
4.7 本章小结 32
第五章 刀盘机械部分 34
5.1刀盘布局和刀具布置设计 34
5.2动态仿真模拟 34
5.3刀盘伸缩保护装置的设计 35
5.4 本章小结 35
结 论 36
致 谢 37
参 考 文 献 38
第一章 绪论
1.1 研究背景
现阶段的农林草坪产业发展迅猛，农业工作大规模运用机械产品、显著提高工作效率、提高产能，我国自古以来就是农业大国[1]，割草机是农业生产中占有有着重要位置的工具，直接影响农业产能，发明出割草机是人类农业发展的一大变化[2]。割草机（Lawn mower）又称草坪机、坐骑剪草机、草坪修剪机等,割草机是一种用于切割草坪杂草、不美观的灌木等的机械工具，有柴油驱动和汽油驱动两种驱动方式。它是由刀盘、发动机、行走轮、行走机构、刀片、扶手、控制等部分组成[3]。刀片利用发动机的高速旋转或者液压马达的运行来带动，从而使刀片的输出速度得到了很大的提升，缩短了割草工人的作业时间，减少了很多的人力成本。现今比如高尔夫等高档娱乐的飞速发展，为割草机、草坪机的发展带来了新的驱动力，在畜牧业机械化高度发展的国家，新型割草机的研究正向着高速、节能、低噪声和智能化的方向发展。国家现在也是十分鼓励对割草机的创新设计[4]。
1.1.1 图像识别技术的国内外的研究现状与发展
图像识别技术与人工智能有着十分紧密的联系，在人工智能的信息采集模块中占有很大的比重，就类似与眼睛对人的重要性。而为了实现这一点，图像识别像眼睛一样，要看到什么就知道是什么就提出了模板匹配模型的概念。这种概念认为，识别图像，就是将采集到的图像信息与以往的模型库作对照，找出相对应的模型，那就算识别了。就像大脑与眼睛，我们看到了树就知道这是树是一个意思。如若有一个人字，我们的图像识别系统中存在了这个形状与这个字人所匹配，那么就算识别了这个人字。模式识别，顾名思义，要先有模式，然后根据识别出来的东西与模式匹配，这当中要用到对形状的识别，对数字的识别，对线性的识别，对符号的识别，最后综合进行评价。模式识别要先学习这一个模式，然后对这种模式进行存储并实现出来[5]。学习就是识别所谓的线条，形状等信息，将其组合成为一个有意义的集合，实现就是我们根据这个集合我们就能提取出之前的线条。形状等信息。但是，识别往往是要模糊的，人门能够识别不同的人写的字，这些字并不是有一样的模板可以给我们提取，但是无论它与标准差距多大，花式写法，创新写法等等，但只要他不改变原意，那我们人就能识别。这并不能说明人们在大脑里将这些文字的所有变化都存了一个相对应的模板，所以这就引申出了解决这一问题的讨论。
为了解决这个模型并不是一直存在也不是完全相同的问题，某些心理学家又提出了所谓的原型模型来对应匹配，这个原型模型不是像原来一样无限的扩充用于匹配的模型，而是从这许多的模型中寻找相似的地方，然后这些相似的地方就可以作为参考的新建立的模型来识别图像。这就是在原来的系统上进行优化，重组，建立较为合理且较为精简的新的一套模型，如果与新模型匹配，那依然算是识别了。但是这种模型对于计算机而言，依旧是个十分巨大的挑战，毕竟计算机的语言是十分具有逻辑性的，模糊化的问题如今还是计算机科学中的一大难点。因为要模糊，所以它的算法不可控，所以无法被计算机进行辨识与加工。在这种情况下，“泛魔”识别模型应运而生，它更为复杂。
图像识别的一开始是为了娱乐，并且作为工具而被很多厂商和一些互联网大咖和计算机技术大拿青睐并开发了很多应用，比方说很多词霸、词典中的智能识别翻译，还有一些网站中提供的人脸识别应用，就是为了满足用户的娱乐心态，还有图像识别可以识别人的动作，这就是一开始的3D游戏机的雏形。再者说百度也曾提供过一种好玩的应用，那是可以根据用户的脸部图像，经过匹配，可以找到长相相似的明星。也曾有过雅虎公司提供了可以通过图像识别来管理用户手机上的一些文件，比方说图片之类的。
在这种一开始的时候，我们只是出于猎奇心理，将图像识别作为我们人眼的补充，体验一种不同的方式来与外界进行信息交换，图像识别仅仅是作
第一章 绪论 3
1.1 研究背景 3
1.1.1 图像识别技术的国内外的研究现状与发展 3
1.1.2液压控制技术的国内外现状与发展 5
1.2割草机市场前景的展望 6
1.3 存在的主要问题 7
第二章 系统总体方案设计 8
2.1 系统功能描述 8
2.1.1坐骑式割草机工作原理 8
2.1.2功能解析 8
2.2基于图像识别的液控割草机总体方案设计 9
2.2.1图像识别方案的选择（边缘检测算法的不同） 9
2.2.2液压控制方案的选择（伺服系统与比例系统的取舍） 11
2.2.3 机械部分方案的选择12
2.4 本章小结 13
第三章 图像识别部分详细设计 15
/> 2.1.2功能解析 8
2.2基于图像识别的液控割草机总体方案设计 9
2.2.1图像识别方案的选择（边缘检测算法的不同） 9
2.2.2液压控制方案的选择（伺服系统与比例系统的取舍） 11
2.2.3 机械部分方案的选择12
2.4 本章小结 13
第三章 图像识别部分详细设计 15
3.1前方树木识别区域的确定 15
3.1.1图像采集预处理 15
3.1.2树木边缘的识别 18
3.1.3确定前方检测区域 18
3.2前方树木测距模型 18
3.2.1静态单帧图像测距模型 19
3.2.2改进的单帧图像测距模型 19
3.3实验结果与分析 20
3.3.1CCD图像传感器的选择 20
3.3.2相机标定模块的介绍 21
3.3.3 CCD图像传感器参数标定实验 21
3.3.4树木间距测量实验 23
3.3.5实验结果分析 23
3.4 本章小结 24
第四章 液压控制部分详细设计 25
4.1 液压系统控制框图 25
4.2液压缸的选择 25
4.3 确定系统中各环节传递函数 25
4.4 液压原理图 27
4.5基于PDF算法系统控制参数的确定 27
4.6系统动态性能仿真 31
4.7 本章小结 32
第五章 刀盘机械部分 34
5.1刀盘布局和刀具布置设计 34
5.2动态仿真模拟 34
5.3刀盘伸缩保护装置的设计 35
5.4 本章小结 35
结 论 36
致 谢 37
参 考 文 献 38
第一章 绪论
1.1 研究背景
现阶段的农林草坪产业发展迅猛，农业工作大规模运用机械产品、显著提高工作效率、提高产能，我国自古以来就是农业大国[1]，割草机是农业生产中占有有着重要位置的工具，直接影响农业产能，发明出割草机是人类农业发展的一大变化[2]。割草机（Lawn mower）又称草坪机、坐骑剪草机、草坪修剪机等,割草机是一种用于切割草坪杂草、不美观的灌木等的机械工具，有柴油驱动和汽油驱动两种驱动方式。它是由刀盘、发动机、行走轮、行走机构、刀片、扶手、控制等部分组成[3]。刀片利用发动机的高速旋转或者液压马达的运行来带动，从而使刀片的输出速度得到了很大的提升，缩短了割草工人的作业时间，减少了很多的人力成本。现今比如高尔夫等高档娱乐的飞速发展，为割草机、草坪机的发展带来了新的驱动力，在畜牧业机械化高度发展的国家，新型割草机的研究正向着高速、节能、低噪声和智能化的方向发展。国家现在也是十分鼓励对割草机的创新设计[4]。
1.1.1 图像识别技术的国内外的研究现状与发展
图像识别技术与人工智能有着十分紧密的联系，在人工智能的信息采集模块中占有很大的比重，就类似与眼睛对人的重要性。而为了实现这一点，图像识别像眼睛一样，要看到什么就知道是什么就提出了模板匹配模型的概念。这种概念认为，识别图像，就是将采集到的图像信息与以往的模型库作对照，找出相对应的模型，那就算识别了。就像大脑与眼睛，我们看到了树就知道这是树是一个意思。如若有一个人字，我们的图像识别系统中存在了这个形状与这个字人所匹配，那么就算识别了这个人字。模式识别，顾名思义，要先有模式，然后根据识别出来的东西与模式匹配，这当中要用到对形状的识别，对数字的识别，对线性的识别，对符号的识别，最后综合进行评价。模式识别要先学习这一个模式，然后对这种模式进行存储并实现出来[5]。学习就是识别所谓的线条，形状等信息，将其组合成为一个有意义的集合，实现就是我们根据这个集合我们就能提取出之前的线条。形状等信息。但是，识别往往是要模糊的，人门能够识别不同的人写的字，这些字并不是有一样的模板可以给我们提取，但是无论它与标准差距多大，花式写法，创新写法等等，但只要他不改变原意，那我们人就能识别。这并不能说明人们在大脑里将这些文字的所有变化都存了一个相对应的模板，所以这就引申出了解决这一问题的讨论。
为了解决这个模型并不是一直存在也不是完全相同的问题，某些心理学家又提出了所谓的原型模型来对应匹配，这个原型模型不是像原来一样无限的扩充用于匹配的模型，而是从这许多的模型中寻找相似的地方，然后这些相似的地方就可以作为参考的新建立的模型来识别图像。这就是在原来的系统上进行优化，重组，建立较为合理且较为精简的新的一套模型，如果与新模型匹配，那依然算是识别了。但是这种模型对于计算机而言，依旧是个十分巨大的挑战，毕竟计算机的语言是十分具有逻辑性的，模糊化的问题如今还是计算机科学中的一大难点。因为要模糊，所以它的算法不可控，所以无法被计算机进行辨识与加工。在这种情况下，“泛魔”识别模型应运而生，它更为复杂。
图像识别的一开始是为了娱乐，并且作为工具而被很多厂商和一些互联网大咖和计算机技术大拿青睐并开发了很多应用，比方说很多词霸、词典中的智能识别翻译，还有一些网站中提供的人脸识别应用，就是为了满足用户的娱乐心态，还有图像识别可以识别人的动作，这就是一开始的3D游戏机的雏形。再者说百度也曾提供过一种好玩的应用，那是可以根据用户的脸部图像，经过匹配，可以找到长相相似的明星。也曾有过雅虎公司提供了可以通过图像识别来管理用户手机上的一些文件，比方说图片之类的。
在这种一开始的时候，我们只是出于猎奇心理，将图像识别作为我们人眼的补充，体验一种不同的方式来与外界进行信息交换，图像识别仅仅是作
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