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期刊信息/Journal information
华中农业大学学报
华中农业大学学报

陈焕春

双月刊

1000-2421

hnlkxb@mail.hzau.edu.cn

027-87287256

430070

武汉市洪山区狮子山街1号

华中农业大学学报/Journal Journal of Huazhong Agricultural UniversityCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《华中农业大学学报》为中国自然科学核心期刊，属国家科技论文统计刊源之一。据中国科学引文数据库报道，《华中农业大学学报》是被引频次最多的十大农林期刊之一。《华中农业大学学报》被国际著名的数据库CAB，AGRIS，AGRICOLA收录，是美国《CA》、俄罗斯《文摘杂志》、联合国粮农组织《Agridex》、英国《ZA》等文摘期刊的重要刊源，国内中国科学引文数据库、中国农林文献数据库和所有农业文摘期刊，《中国生物学文摘》等均收录本刊。
正式出版
收录年代

    基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

    牛智有沈柏胜路开新徐志杰...
    293-301页
    查看更多>>摘要：为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统.本系统采用RPLIDAR S1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量.以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05 kg,平均相对误差为1.52%.研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求.

    料仓储料量激光雷达点云处理三维重建

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    基于YOLOv5s的筐装禽蛋上料机器人视觉定位方法

    雷杏子王树才龚东军涂本帅...
    302-310页
    查看更多>>摘要：针对国内禽蛋制品加工过程中,散装蛋水中上料时筐装蛋搬运自动化程度低的问题,设计一种自动上料机器人的视觉定位方案.该方案采用YOLOv5s和图像处理相结合的方法,在复杂环境中对散装禽蛋筐进行定位识别.建立最佳分割阈值T与图像平均灰度值M之间的关系模型,使用动态阈值分割法对图像中的堆垛整体进行分割,通过堆垛最小外接矩形的长宽比区分2种筐装禽蛋堆垛类型,堆垛类型识别准确率为100%.使用YOLOv5s对堆垛顶层的单个蛋筐进行定位识别,模型识别精确率为98.48%,检测单幅图片用时为0.005 4 s.根据YOLOv5s输出的定位结果对图片进行裁剪,通过图像分割将蛋筐边框分割出来并用Canny算子检测其边缘信息,计算所有蛋筐旋转角度,平均角度误差为0.41°.结合蛋筐高度得出筐装禽蛋堆垛中所有蛋筐的位姿信息.结果表明,基于YOLOv5s和图像处理的筐装禽蛋定位方法可以准确识别出筐装禽蛋堆垛中所有蛋筐的位姿信息,该系统具有较好的鲁棒性和可行性.

    筐装禽蛋图像处理YOLOv5s视觉定位水中上料

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