Image processing system for evaluation of tillage quality

In dieser Studie wurde der Einsatz von passiver Bilddatenerfassung für die Generierung von 3-D-Modellen der Ackeroberfläche mittels Stereovision untersucht. Hierfür wurde ein Stereo- Vision-System (SVS) verwendet, welches an einer elektrisch angetriebenen Lineareinheit montiert ist. Um zu überprüfen...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Thomas Riegler [verfasserIn] Christian Rechberger [verfasserIn] Franz Handler [verfasserIn] Heinrich Prankl [verfasserIn]

Format:	E-Artikel
Sprache:	Deutsch ; Englisch

Erschienen:	2014

Übergeordnetes Werk:	In: Landtechnik - Kuratorium für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft e. V., 2015, 69(2014), 3
Übergeordnetes Werk:	volume:69 ; year:2014 ; number:3

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Hierfür wurde ein Stereo- Vision-System (SVS) verwendet, welches an einer elektrisch angetriebenen Lineareinheit montiert ist. Um zu überprüfen, ob sich die Methode zur Charakterisierung der Arbeitsqualität eignet, wurde die Messunsicherheit in z-Achse theoretisch als auch praktisch in Vorversuchen ermittelt. Zusätzlich wurden die Variationen der Messgrößen im praktischen Gebrauch evaluiert. Die Arbeitsqualität von Bodenbearbeitungsystemen kann durch den Vergleich der Steigung der Ackeroberfläche vor und nach der Bodenbearbeitung quer zur Fahrtrichtung, mit statistischen Kennwerten des 3-D-Modells, durch die Rauheit der Oberfläche, die Volumenänderung und die Arbeitstiefe charakterisiert werden. 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Hierfür wurde ein Stereo- Vision-System (SVS) verwendet, welches an einer elektrisch angetriebenen Lineareinheit montiert ist. Um zu überprüfen, ob sich die Methode zur Charakterisierung der Arbeitsqualität eignet, wurde die Messunsicherheit in z-Achse theoretisch als auch praktisch in Vorversuchen ermittelt. Zusätzlich wurden die Variationen der Messgrößen im praktischen Gebrauch evaluiert. Die Arbeitsqualität von Bodenbearbeitungsystemen kann durch den Vergleich der Steigung der Ackeroberfläche vor und nach der Bodenbearbeitung quer zur Fahrtrichtung, mit statistischen Kennwerten des 3-D-Modells, durch die Rauheit der Oberfläche, die Volumenänderung und die Arbeitstiefe charakterisiert werden. 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