黃瓜采摘機(jī)器人視覺關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)研究.pdf

1、基于機(jī)器視覺的果蔬采摘機(jī)器人可充分利用其信息感知能力對(duì)果蔬進(jìn)行識(shí)別,提高采摘效率,但是目前采摘機(jī)器人還未得到大量應(yīng)用,其重要原因之一為果實(shí)識(shí)別率不高,因此研究采摘機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別對(duì)加快農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人的實(shí)用進(jìn)程、改變目前主要依靠人工采摘的現(xiàn)狀具有重要現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文以溫室黃瓜作為研究對(duì)象,在自然環(huán)境下采集的可見光圖像中,由于黃瓜果實(shí)和葉莖顏色相近給識(shí)別帶來了困難,采用基于形狀特征的模板匹配法可實(shí)現(xiàn)黃瓜果實(shí)識(shí)別率為87％,采用

2、雙目立體視覺實(shí)現(xiàn)黃瓜采摘點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)定位,在物距500mm-750mm時(shí),實(shí)現(xiàn)最大定位誤差9.46mm。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下:
　　 1、研究了黃瓜圖像的顏色特征,分析了黃瓜果實(shí)和莖葉等在RGB模型和HSI模型中6個(gè)分量圖像,通過對(duì)各分量圖像的研究發(fā)現(xiàn),黃瓜果實(shí)和莖葉等背景在G分量圖像中差別較大,選擇G分量圖作為顏色特征作圖像分割,通過圖像增強(qiáng)、閾值分割、形態(tài)學(xué)操作等一系列處理過程,得到黃瓜圖像分割結(jié)果,但分割結(jié)果并

3、不是很理想。
　　 2、研究了黃瓜果實(shí)形狀的表示和描述方法。采集200幅簡單背景下的黃瓜圖像做處理并得到黃瓜邊界,采用橢圓傅里葉描述邊界并做歸一化處理,通過平均各描述子得到平均橢圓傅里葉描述子,通過反變換描述子重建黃瓜邊界,得到標(biāo)準(zhǔn)的黃瓜邊界。
　　 3、研究了模板變形和模板匹配算法。以得到的標(biāo)準(zhǔn)的黃瓜邊界為基礎(chǔ),通過5次尺度變換和13次角度變換,得到65個(gè)不同尺度和不同角度的黃瓜形狀,對(duì)其進(jìn)行實(shí)體化后形成模板庫。采用基

4、于模板庫的匹配算法對(duì)復(fù)雜背景下的100幅黃瓜圖像進(jìn)行灰度模板匹配,實(shí)現(xiàn)黃瓜識(shí)別,正確識(shí)別率達(dá)87％,對(duì)顏色相近以及部分遮擋的果實(shí)仍能實(shí)現(xiàn)識(shí)別,并提出匹配的模板起始點(diǎn)作為黃瓜果實(shí)頂點(diǎn)。
　　 4、研究了雙目立體視覺原理、數(shù)學(xué)模型以及攝像機(jī)標(biāo)定方法。構(gòu)建雙目視覺系統(tǒng)并進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn),得到雙目立體視覺系統(tǒng)的內(nèi)外參數(shù),根據(jù)雙目視覺原理,對(duì)黃瓜采摘點(diǎn)進(jìn)行定位計(jì)算,得到其空間坐標(biāo),利用FARO ARM三坐標(biāo)測(cè)量儀測(cè)量采摘點(diǎn)實(shí)際空間坐標(biāo),