Extraction of navigation line based on improved grayscale factor in corn field / Obtenção de linhas de tráfego em lavoura de milho baseada no fator de escala de cinza melhorado

ABSTRACT

ABSTRACT Focusing on the problem that corn plant in different growth periods is grayed out by known methods, the gray scale difference of different part is large or the soil discrimination degree is not high, the navigation path is low in accuracy and speed. This paper proposed a new method for extracting cornfield navigation baselines, which is used to control walking of agricultural robots. Design method included image segmentation, navigation point extraction, and navigation path fitting. Image segmentation is based on a new grayscale factor combined with median filtering, OSTU method and morphological operations to achieve the separation of crops and soil. The extraction of the navigation point is based on the binary image vertical projection map to obtain the region of interest, and the navigation point coordinates are determined by calculating the relative center point of the white pixel points of the sampling line in the region of interest. The Hough transform is used to fit the navigation point obtained by the vertical projection map to determine the navigation path, and then the control parameters are obtained. The gray scale factor that is improved in this paper combined with the vertical projection map can extract the target ridge with an accuracy rate of 92%, and the accuracy of extracting the navigation line is more than 90%. When conducting navigation tracking experiments in corn field, the maximum error is 5cm.

RESUMO

RESUMO Depois de usar o método conhecido como escala de cinza para plantas de milho, a diferença de escala de cinza entre diferentes partes da planta é grande ou a diferenciação do solo não é alta, a precisão do trajeto de navegação é baixa e a velocidade é lenta. Neste trabalho foi proposto um novo método de extração da linha de referência de navegação para campos de milho, que é usado para controlar a caminhada de robôs agrícolas. Os métodos de projeto incluem segmentação de imagem, extração de ponto de navegação e encaixe de linha de navegação. A segmentação por imagem é baseada na separação de culturas e solos com base no novo fator de escala de cinza combinado com a filtragem mediana, método de Otsu e operação morfológica. A extração de pontos de navegação é baseada em um mapa de projeção vertical de imagem de dois valores para obter a área de interesse, e as coordenadas do ponto de navegação são determinadas por cálculo do ponto central relativo no pixel branco da linha amostral na área de interesse. O fator de escala de cinza melhorado nesta pesquisa irá extrair o centro da entre linha de plantio alvo com uma taxa de precisão de 92%. A precisão de extração da linha de navegação é mais de 90%. O erro máximo foi de 5cm quando o experimento de rastreamento de navegação em tempo foi é realizado em campos de milho.