水田耕整过程中由于驾驶员熟练度的差异容易出现重耕、漏耕现象,为消除这种人为误差、提高工作效率,可以给旋耕机引入导航路径识别系统。目前国内很少有关于水田旋耕视觉导航路径识别方法的研究,本研究以水田耕整图像为研究对象,以东方红LX-854拖拉机为试验平台,开展了针对水田旋耕机视觉导航路径识别方法的研究,具体研究内容如下:(1)在东方红LX854拖拉机上搭建了图像采集系统平台,平台允许自由调整摄像头的安装位置与拍摄角度,根据拍摄要求确定摄像头安装高度为2.4m,拍摄角度为与水平面成23.5°角向下。(2)使用不同的去噪方法处理水田耕整图像,通过对比处理结果确定选择式掩膜平滑法为最适合水田耕整图像的去噪方法。(3)对水田耕整图像在HSI色彩空间进行了特性研究,研究表明采用彩色特征值I用来区分图像中土壤区域与秸秆区域边界效果较好。(4)对水田耕整图像的彩色特征值I进行了直方图分析,提出了过量补偿算法,通过设置边界阈值来区分图像中土壤区域与秸秆区域,应用该算法识别图像中土壤区域与秸秆区域边界信息误差不大于1%。(5)设计编写了边界阈值分析软件,使用该软件可以快速检测出不同作业环境下图像边界阈值信息。(6)对摄像头进行了标定,确定了摄像头的内外参,内参平均误差为0.15像素、畸变系数为0.18。(7)使用最小二乘法对水田耕整图像中土壤区域与秸秆区域边界点进行拟合,结合摄像头内外参的标定结果得到了导航路径信息。(8)设计制作了拖拉机控制系统,用MFC框架编写了路径识别程序,并开展了导航路径识别系统的路面试验与田间试验,路面试验实时横向偏差为5.63 mm,由手柄造成的转向角的平均偏差为1.38°,田间试验实时横向偏差为8.03 mm,由手柄造成的转向角偏差为1.28°。