针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。
该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。
实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms，直线扫描算法能快速精确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

四、视觉引导系统的保养/维护1、镜头镜面应保持清洁1）每周生产之前、后需对镜面进行检查能否清洁，若脏了使用无尘纸或干净的眼镜布进行擦拭，轻微擦拭镜面干净即可，勿力量过大导致相机位置偏移。
2）生产过程中，若由亍镜面的灰尘影响系统的正常检测，需及时进行清洁后再使用。
3）若出现车间灰尘量比较大，需用酒精进行清洁处理。
2、相机、镜头及光源禁止触碰到任何具有腐蚀性的化学物品。
3、生产前，需对检测系统进行检查，确保所有线路连接正常，防止线路连接松劢或断开，认真检查机器人能否在原点或拍照准备点，防止对产品检测造成影响。
4、每班进行生产后，都需要正常的关闭软件及工控机，并断开电柜电源开关。
5、生产后，离开前需断开引导系统的电源关闭光源，延长系统的使用寿命。
注:1、所有相机、光源及工控机都由电柜总开关控制，丌生产时间需要正常关闭，延长相机及光源的使用寿命。
2、正常情况下，一个月左右就需要对所有相机镜头进行检查清洁。

本书在阐述机器人学基础知识的基础上介绍了机器人学的基本技术——建模、规划与控制。
全书内容包括机器人运动学、微分运动学与静力学、轨迹规划、执行器与传感器、控制体系、机器人动力学、运动控制、力控制、视觉伺服以及移动机器人、机器人运动规划等。
为了向学生教授实用技能，全书穿插有大量精心安排的实例和一些案例研究，其中多数进行了仿真。
本书中提出了许多研究性问题，并介绍和解释了如何采用恰当的工具寻求和获得面向工程的解决方案。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。