1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....高国琴针获得的图像主要由油菜和垄沟组成。其中，油菜为绿色，垄沟为褐色，者之间的区别较为明显。根据这个特点，利用图像中自然特征的基线来对机械进行导航，以适应复杂环境对分析算法鲁棒性的要求。提取自然特征基线首先要进行直线特征检测，从而得到导航的基准。本文参考杨为民等的要求。结论基于计算机视觉，设计了种拖拉机行进的控制系统。系统对环境图像进行计算机视觉分析，选用合适的处理方式和算法减少了计算量。系统经过直线特征检测图像抽点简化和导航特征检测后获得导航路线，然后根据机械的个初始状态参数调整操向角，使拖拉机沿着导航路线行线上来，最终实现拖拉机沿着导航路线行进。试验结果与分析对系统的控制效果进行试验，拖拉机在油菜田中行驶，以垄沟为导航特征规划路线。拖拉机分别以两个速度行驶，速度为，速度为。垄沟的导航路线用白色标识，以细沙漏准确记录拖拉机的行驶路线......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....的支撑下，导航精度不断提高，机械作业范围也扩展到播种施肥喷药整地收割和起垄等方面，为多种作物的全程机械化生产奠定了基础。在上述的方法中，计算机视觉和卫星定位是较为普遍和实用的农机导航技术。计算机视觉是利用专门的设备采集图像，转换为数字信号后由计算机对目标得到导航路线后，还需要通过行进控制才能保证拖拉机按照规划的路线行驶。拖拉机的行进控制是根据机械与规划路线之间的横向距离偏差方向偏差和导向轮转角这个状态参数，并结合机械自身速度所产生的误差来确定合适的操向角，使拖拉机沿着导航路线行进。拖拉机行进控制的关键是琴针对温室与田间环境的差异，设计了基于算法的机器人导航路径识别方法，对单幅图像处理的时间大幅降低，显著提高了路径识别的速度。农机自动导航的研究在世纪年代兴起，采用的方法有机械触杆导航预埋电缆引导无线电或激光导航计算机视觉导航卫星导航等......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....从而得到导航的基准。本文参考杨为民等的研究，采用变换将图像中的特征直线转变为参数点，将距离边界定范围内的所有点相加实现对特征直线的检测。基于图像整体特性的变换算法鲁棒性较强幅正常大小的图像也需要的时间，无法获得理想的导航效果。在实际分析过程中，系统采集的图像只有很小的部分包含导航特征，除此之外的其它部分属于无效信息。这些信息会增加图像的复杂程度和处理耗时，还会对目标特征的检测效果造成干扰。因此，设置兴趣区并仅对其中不会受到图像噪音和直线中断的影响，且能够获得亚像素级的特征精度。将原始图像中的垄沟作为导航特征进行变换，得到了参数的空间图像，垄沟用连续的黑色区域显示，形成明显的导航路线。计算机视觉技术在拖拉机行进控制上的应用论文原稿。机械行进控制计算机视觉分孙元义等对棉田的自然环境背景图像进行色彩空间处理最大方差阈值分割和变换，识别机械行驶路径......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....徐建等采用均值去噪和算子边缘检测分析玉米垄行图像，实时准确地获得了智能收获机器人的行走路线。高国琴针业范围也扩展到播种施肥喷药整地收割和起垄等方面，为多种作物的全程机械化生产奠定了基础。在上述的方法中，计算机视觉和卫星定位是较为普遍和实用的农机导航技术。计算机视觉是利用专门的设备采集图像，转换为数字信号后由计算机对目标特征进行分析和识别，提取所需的信息术在拖拉机行进控制上的应用论文原稿。本文基于计算机视觉，设计了个拖拉机行进的控制系统。系统对环境图像进行计算机视觉分析，选用合适的处理方式和算法减少计算量获得导航路线后根据机械的个初始状态参数调整操向角，使拖拉机沿着导航路线行进，以增强对复杂环境的适应时控制操向角，而机械当前的位姿误差和瞬时速度是重点参考的两个因素。在获得导航基准后，拖拉机在系统的控制下沿着耗时最少和距离最短的路线行驶到达导航基准。然后......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....不断地缩小实际路线与导航基准的偏差，使机械姿态和速度逐步回到导航基不会受到图像噪音和直线中断的影响，且能够获得亚像素级的特征精度。将原始图像中的垄沟作为导航特征进行变换，得到了参数的空间图像，垄沟用连续的黑色区域显示，形成明显的导航路线。计算机视觉技术在拖拉机行进控制上的应用论文原稿。机械行进控制计算机视觉分的支撑下，导航精度不断提高，机械作业范围也扩展到播种施肥喷药整地收割和起垄等方面，为多种作物的全程机械化生产奠定了基础。在上述的方法中，计算机视觉和卫星定位是较为普遍和实用的农机导航技术。计算机视觉是利用专门的设备采集图像，转换为数字信号后由计算机对目标时性。孙元义等对棉田的自然环境背景图像进行色彩空间处理最大方差阈值分割和变换，识别机械行驶路径，用于对喷药机器人行走路线的控制。徐建等采用均值去噪和算子边缘检测分析玉米垄行图像......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....高计算机视觉技术在拖拉机行进控制上的应用论文原稿.技术。计算机视觉在农业上最初用于采摘机器人，后来应用到农机自动导航上，通过视觉功能识别行走路径和检测障碍物。与卫星定位导航方法相比，计算机视觉的覆盖范围小，但由于采用了相对坐标，因而灵活性更强，导航的精度更高。计算机视觉技术在拖拉机行进控制上的应用论文原的支撑下，导航精度不断提高，机械作业范围也扩展到播种施肥喷药整地收割和起垄等方面，为多种作物的全程机械化生产奠定了基础。在上述的方法中，计算机视觉和卫星定位是较为普遍和实用的农机导航技术。计算机视觉是利用专门的设备采集图像，转换为数字信号后由计算机对目标量拖拉机的行进速度和导向轮的偏转角度，采集的信号经型转换器转换为数字信号后导入核心计算机进行分析。农机自动导航的研究在世纪年代兴起，采用的方法有机械触杆导航预埋电缆引导无线电或激光导航计算机视觉导航卫星导航等。在新技术的支撑下......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....机械变换，得到了参数的空间图像，垄沟用连续的黑色区域显示，形成明显的导航路线。图像抽点简化当图像的视觉分析耗时超过时，导航的精确度和稳定性都会大幅降低。基于变换算法的参数检测计算量很大，处理幅正常大小的图像也需要的时间，无法获得理想的导力。系统设计系统的搭载平台为东方红型拖拉机，前后轮距分别是和，离地高度，额定输出功率，行进速度在。该型拖拉机的最大牵引力达到，可以为许多型号的农业机械提供牵引动力。拖拉机的导向轮上安装型霍尔传感器和型转角传感器，分别不会受到图像噪音和直线中断的影响，且能够获得亚像素级的特征精度。将原始图像中的垄沟作为导航特征进行变换，得到了参数的空间图像，垄沟用连续的黑色区域显示，形成明显的导航路线。计算机视觉技术在拖拉机行进控制上的应用论文原稿。机械行进控制计算机视觉分征进行分析和识别，提取所需的信息的技术。计算机视觉在农业上最初用于采摘机器人......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....通过视觉功能识别行走路径和检测障碍物。与卫星定位导航方法相比，计算机视觉的覆盖范围小，但由于采用了相对坐标，因而灵活性更强，导航的精度更高。计算机视觉琴针对温室与田间环境的差异，设计了基于算法的机器人导航路径识别方法，对单幅图像处理的时间大幅降低，显著提高了路径识别的速度。农机自动导航的研究在世纪年代兴起，采用的方法有机械触杆导航预埋电缆引导无线电或激光导航计算机视觉导航卫星导航等。在新技针对温室与田间环境的差异，设计了基于算法的机器人导航路径识别方法，对单幅图像处理的时间大幅降低，显著提高了路径识别的速度。图像抽点简化当图像的视觉分析耗时超过时，导航的精确度和稳定性都会大幅降低。基于变换算法的参数检测计算量很大，处效果。在实际分析过程中，系统采集的图像只有很小的部分包含导航特征，除此之外的其它部分属于无效信息。这些信息会增加图像的复杂程度和处理耗时......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....因此，设置兴趣区并仅对其中的图像进行后续处理，减少图像分析的计算量，提高导航计算机视觉技术在拖拉机行进控制上的应用论文原稿.的支撑下，导航精度不断提高，机械作业范围也扩展到播种施肥喷药整地收割和起垄等方面，为多种作物的全程机械化生产奠定了基础。在上述的方法中，计算机视觉和卫星定位是较为普遍和实用的农机导航技术。计算机视觉是利用专门的设备采集图像，转换为数字信号后由计算机对目标的研究，采用变换将图像中的特征直线转变为参数点，将距离边界定范围内的所有点相加实现对特征直线的检测。基于图像整体特性的变换算法鲁棒性较强，不会受到图像噪音和直线中断的影响，且能够获得亚像素级的特征精度。将原始图像中的垄沟作为导航特征进琴针对温室与田间环境的差异，设计了基于算法的机器人导航路径识别方法，对单幅图像处理的时间大幅降低，显著提高了路径识别的速度。农机自动导航的研究在世纪年代兴起......”。