基于機器視覺的番茄圖像匹配算法研究.pdf

1、目前，在我國農(nóng)產(chǎn)品收獲主要以手工采摘為主，尚未完全實現(xiàn)機械化。而發(fā)達國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程基本上實現(xiàn)機械化，并在信息技術、計算機技術和控制技術的推動下，向自動化、智能化方向發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正在走向精準、高效之路。作為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一種手段-農(nóng)業(yè)機器人的研究受到各國的重視，作為移動式采摘機器人主要解決3方面的問題：①機器人本體結構設計，②機器人的自主導航，③目標的識別、匹配、定位與采摘。視覺系統(tǒng)作為實現(xiàn)目標的識別與定位的方式，顯得尤為重要。目前

2、，發(fā)達國家在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化方面已開始應用機器視覺技術。我國農(nóng)業(yè)機器人的研究剛剛起步，與發(fā)達國家相比還有很大的差距。因此抓住世界農(nóng)業(yè)科技革命的機遇，及時研究以農(nóng)業(yè)機器人為代表的新一代農(nóng)業(yè)機械，對促進我國農(nóng)業(yè)機械的自動化、智能化發(fā)展有著重要的意義。 本研究以成熟番茄為研究對像，以番茄的匹配為研究目標，結合計算機視覺，對番茄收獲機器人的視覺系統(tǒng)進行研究。主要研究內(nèi)容包括： 1.基于機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的實現(xiàn)條件，構建了采摘機器

3、人雙目視覺的硬件系統(tǒng)； 2.分析了雙目立體視覺的測量原理，基于小孔成像模型，對攝像機模型進行分析和標定；結合本實驗室已有的試驗條件，選用平行式的雙目立體視覺，并在此基礎上，通過實驗確定兩攝像機的合理基線距離B=60mm和合理測量深度范圍z=[126，800]mm之間。 3.針對成熟番茄圖像的灰度和顏色特征，提出一種基于HIS顏色特征的成熟番茄識別技術。將機器視覺系統(tǒng)獲取的番茄RGB圖像，轉(zhuǎn)換成HIS圖像，然后根據(jù)H分量的

4、灰度分布用閾值法分割出成熟番茄區(qū)域；經(jīng)過空洞填充后，計算出番茄質(zhì)心坐標。提取了單果，多果情況下的番茄質(zhì)心并做了分析，結果表明質(zhì)心誤差在0.5％左右，該方法對田間成熟番茄之間相互分離的情況有很好的識別效果。 4.分析了當前立體視覺中的匹配方法，并對面積匹配和傅立葉變換匹配在番茄圖像中的應用做了介紹，然后提出了一種在立體視覺中基于基準點的匹配方法，在實驗室環(huán)境和自然(大棚)環(huán)境下做了實驗論證，結果表明本算法有效，其匹配正確率可以達到