蘋(píng)果采摘機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究.pdf

1、國(guó)家的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度可以由其農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平表現(xiàn)出來(lái)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率在引入機(jī)器人技術(shù)后將得到巨大的提升，而機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用規(guī)模與深度也正代表了一個(gè)國(guó)家農(nóng)業(yè)機(jī)械化的整體水平。同時(shí)我國(guó)面臨勞動(dòng)力短缺、人口老齡化等問(wèn)題，迫不及待能有機(jī)器人代替人從事繁重的采摘作業(yè)。果蔬采摘機(jī)器人較為復(fù)雜，是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，本文介紹了果蔬采摘機(jī)器人國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，并著重對(duì)蘋(píng)果采摘機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)做了研究。
　?。?）對(duì)果蔬采摘機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀做了研究

2、，闡述了視覺(jué)系統(tǒng)在采摘機(jī)器人中的位置，并結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究，討論了人工智能等高級(jí)算法在采摘機(jī)器人中的應(yīng)用。
　?。?）通過(guò)R-G色差模型，借助優(yōu)化型Otsu最大類(lèi)間方差技術(shù)，對(duì)蘋(píng)果圖像的目標(biāo)部位進(jìn)行提取，接著通過(guò)圓形Hough變換來(lái)分離出粘連果實(shí)，同時(shí)開(kāi)展必要的試驗(yàn)驗(yàn)證。同時(shí)基于此算法，經(jīng)過(guò)合理改進(jìn)，編寫(xiě)了初步的軟件，可以從若干顏色果蔬中將目標(biāo)有效識(shí)別出來(lái)，同時(shí)提取特征信息。
　?。?）基于開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)軟件，進(jìn)行了雙目立體視

3、覺(jué)的標(biāo)定、立體矯正、匹配以及測(cè)距的試驗(yàn)。國(guó)內(nèi)雙目立體視覺(jué)測(cè)量中，對(duì)基線(xiàn)距B、光軸與Z軸夾角θ等結(jié)構(gòu)參數(shù)，只是做理論分析，實(shí)驗(yàn)中難以測(cè)量。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，創(chuàng)新設(shè)計(jì)并3D打印搭建了較為精密的雙目視覺(jué)系統(tǒng)誤差分析綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)一步提出了由旋轉(zhuǎn)半徑r，旋轉(zhuǎn)角度θ表述的雙目視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)模型，結(jié)構(gòu)參數(shù)在此實(shí)驗(yàn)臺(tái)中能夠精確設(shè)置并讀取，減少了由人工操作帶來(lái)的誤差提高了實(shí)驗(yàn)效率，并分析了結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)系統(tǒng)誤差的影響。通過(guò)理論分析與實(shí)驗(yàn)，證明該試驗(yàn)