面向杭白菊采摘機器人的目標識別定位系統(tǒng)研究.pdf

1、杭白菊作為一種傳統(tǒng)的天然飲品，現(xiàn)今受到全世界越來越多的人青睞，銷量也在逐年遞增。為降低采收人力成本，提高作業(yè)效率，實現(xiàn)杭白菊自動化采摘的作業(yè)要求，研究杭白菊采摘機器人結(jié)構(gòu)以及果實的檢測識別及定位技術(shù)，已成為我國杭白菊生產(chǎn)種植全程機械化、智能化的重要環(huán)節(jié)。
　　本課題基于機器視覺技術(shù)，針對杭白菊采摘機器人的應用需求，結(jié)合果蔬采摘機器人研究現(xiàn)狀，運用機械系統(tǒng)設計理論、機器學習、數(shù)字圖像處理等，提出了基于機器視覺的杭白菊識別與定位系統(tǒng)。

2、主要研究內(nèi)容和成果如下：
　?。?）對杭白菊圖像的預處理方法進行了研究。在HSV空間上，采用基于矢量中值濾波和形態(tài)學方法去除噪聲、孔洞、毛刺等，以及對雙目圖像對進行圖像校正處理。
　　（2）針對杭白菊圖像的特點，在傳統(tǒng)的模糊聚類分割算法基礎上，提出了基于S分量的快速模糊聚類分割方法。利用基于S分量的快速模糊聚類分割方法使傳統(tǒng)的模糊聚類分割算法在時間效率上得到了提高，減少了迭代次數(shù)和聚類中心計算次數(shù)，處理一幅720像素×480

3、像素圖像的平均時間為0.4s，正確識別率能達到85％。
　?。?）依據(jù)杭白菊采摘機器人對視覺系統(tǒng)的要求，設計了一套基于雙目立體視覺的定位系統(tǒng)，并基于攝像機的成像幾何模型，分析了雙目立體視覺系統(tǒng)的定位原理。選用張正友平面標定法結(jié)合Matlab提供的標定工具箱對雙目立體視覺系統(tǒng)進行了標定。實驗證明，利用自制的黑白棋盤格和APP標定工具箱進行標定，可以準確、方便地獲得雙目立體視覺系統(tǒng)中兩臺攝像機的內(nèi)外參數(shù)及畸變系數(shù)。
　?。?）針

4、對杭白菊果實區(qū)域特點，采用基于質(zhì)心的特征匹配方法，將質(zhì)心作為特征匹配的特征點，結(jié)合前期圖像分割的結(jié)果，計算各個果實區(qū)域的質(zhì)心，通過采用基于質(zhì)心和極線約束的特征點匹配方法對同名點對進行匹配，從而實現(xiàn)同名果實區(qū)域的匹配，完成果實的準確定位。通過定位精度試驗發(fā)現(xiàn)，當基線為50mm，目標離基線的距離深度為150-450mm，計算出來的距離與實際測量距離之間的誤差均控制在14mm以內(nèi)，能滿足機器采摘的精度要求。
　　（5）對杭白菊采摘機器人

5、系統(tǒng)進行了整體設計，詳細介紹了采摘機器人的基本結(jié)構(gòu)，包括機械臂、采摘末端執(zhí)行器和計算機控制系統(tǒng)等。并根據(jù)杭白菊采摘機器人的作業(yè)要求和作業(yè)流程，基于Windows開發(fā)環(huán)境，利用Microsoft Visual Studio2013開發(fā)工具、OpenCv和MFC（Microsoft Foundation Classes）庫對其識別與定位軟件系統(tǒng)進行了設計。
　　綜上所述，本文搭建了適合杭白菊果實采摘的識別與定位系統(tǒng)，研究了較為合理的杭