蘋果采摘機器人樹枝障礙識別及定位研究.pdf

1、我國是一個農(nóng)業(yè)大國，水果產(chǎn)業(yè)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占十分重要的地位，而水果的采摘仍需耗費大量的人力，同時加上人口老齡化的加重以及進城務(wù)工人口的增多，水果自動采摘的實現(xiàn)已成為目前亟待解決的關(guān)鍵問題。因此，開展對果樹采摘機器人的研究不僅有利于降低勞動強度、提高作業(yè)效率，同時對于推動我國農(nóng)業(yè)技術(shù)進步、加速實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有重要現(xiàn)實意義。
　　本文在教育部博士點基金項目“果樹采摘機械手運動性能優(yōu)化與靈巧避障控制策略研究(20093227120013

2、)”資助下，以蘋果采摘機器人為研究對象，對其視覺系統(tǒng)、障礙識別和定位等進行了研究，主要完成的工作如下:
　　1、系統(tǒng)實驗平臺的構(gòu)建。將主控計算機作為系統(tǒng)核心，通過雙目攝像機采集圖像并經(jīng)圖像采集卡送入計算機，構(gòu)建出了視覺系統(tǒng)的硬件平臺，這為后續(xù)研究提供了硬件支持;以C++語言為主、MATLAB語言為輔，在VC++6.0環(huán)境中設(shè)計了視覺系統(tǒng)的軟件平臺，提高了系統(tǒng)的實時性和開放性。
　　2、雙目攝像機的標定。常用的攝像機標定方法存

3、在魯棒性較弱的缺陷，本研究采用張正友標定法，通過自制的平面標定板，首先分別標定左、右攝像機，得到它們的內(nèi)參數(shù)，然后確定兩攝像機間的位置關(guān)系，將它們統(tǒng)一到同一世界坐標系下，得到兩攝像機間的外參數(shù)。最后對雙目攝像機進行了標定實驗，實驗結(jié)果表明，左、右相機標定的平均誤差在x和y方向上的投影分別為[0.15936，0.16681]和[0.08480，0.06172]，滿足蘋果采摘機器人視覺系統(tǒng)對標定精度的要求。
　　3、圖像的采集以及顏色

4、特征的分析。通過數(shù)碼照相機靜態(tài)采圖的方式采集了晴天、陰天以及傍晚光照不足三種情況下的圖像，并對采集到的圖像進行顏色特征分析，得出了對于蘋果樹樹枝障礙識別兩個較好的顏色特征，分別是I1I2I3顏色空間下的I2顏色特征以及在XYZ顏色空間下的X-Y顏色特征。同時采用基于VFW的動態(tài)采圖方式作為本視覺系統(tǒng)采集圖像的方式，用以研究蘋果采摘機器人視覺系統(tǒng)的實際深度信息獲取情況。
　　4、樹枝障礙的識別。在分析比較常用圖像分割方法的基礎(chǔ)上，提

5、出了基于對比度受限自適應直方圖均衡化的果樹樹枝迭代閾值分割方法。它利用對比度受限直方圖均衡化處理，克服了X-Y顏色特征下對比度不明顯的缺陷，經(jīng)迭代閾值分割，得到了蘋果、樹枝圖像，并通過在I2顏色特征下的迭代閾值分割得到蘋果圖像，最后經(jīng)二者灰度圖像的差運算，得到含有噪聲的樹枝圖像，并經(jīng)去噪處理得到最終的樹枝圖像。最后進行了蘋果樹樹枝障礙的識別實驗，實驗結(jié)果表明，所述方法的識別平均時間小于0.6s，識別成功率為92％，達到了對實時性和準確性