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农业机械智能化发展可以解决传统农业在进行农业生产管理时存在高成本、低产量、低效益和环境污染等问题,而现代大型智能农机存在运行成本大,不便于管理维护等问题,小型智能农机灵活性高、操作简单,本文针对小型智能农机处理实时性等方面存在问题,改进了农田视觉导航算法,制定了系统通信方案,并设计了农田机器人系统平台加以验证。本文完成的主要工作如下:(1)农田秧苗图像预处理方法研究,分析比较不同彩色空间模型下秧苗图像的特征并进行灰度化处理,在此基础上研究了秧苗和农田背景的图像分割算法,进而通过形态学滤波去噪后获得符合要求的二值化图像,并进行图像的边缘检测处理,为后续图像处理提供较为合适的边缘检测图像。(2)秧苗行中心线提取方法研究,在Hough变换算法的基础上将各点向整个参数空间的投票转化为仅向某个定点参数空间投票,并结合动态调整ROI区域对Hough变换进行了改进,进而通过一元线性回归分析方法来拟合秧苗行中心线,从而完成秧苗行中心线提取。最后设计了秧苗行中心线提取方法的处理流程,并进行实验验证了改进后的算法有效可行并减少了处理的耗时。(3)通信协议制订与研究,通过自动导航和手动控制的两种模式来有效解决农田机器人在进行田间任务时遇到的异常情况。分析了通信数据交互流程,制定了农田机器人系统通信协议与接口,实现了系统串口通信和网络通信。(4)视觉导航农田机器人系统设计,分析并实现农田机器人系统所需的硬件组成,完成系统软件的开发,并进行农田机器人的视觉导航控制实验,验证视觉导航算法的有效性和准确性,并做总结分析。研究结果表明,基于OTSU算法针对阈值判别函数提出的改进算法,能有效缩短图像预处理的时间;结合动态调整ROI区域进行Hough变换并通过一元线性回归分析方法拟合秧苗行中心线,改进后的算法处理耗时大大缩短,满足系统实时性的要求。