基于機(jī)器視覺的草莓采摘機(jī)器人技術(shù)研究.pdf

1、草莓營(yíng)養(yǎng)豐富，具有多種價(jià)值，其種植面積和產(chǎn)量逐年增加，但由于采摘環(huán)節(jié)落后的人工作業(yè)方式，制約了草莓種植業(yè)的發(fā)展。因此，實(shí)現(xiàn)草莓采摘的機(jī)械化和自動(dòng)化是草莓生產(chǎn)環(huán)節(jié)中一個(gè)亟待解決的問題。由于草莓特殊的生長(zhǎng)特性和果實(shí)形態(tài)，所以雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此一直都在進(jìn)行探索性研究，但目前草莓的采摘自動(dòng)化程度仍然很低。本課題針對(duì)以上問題，以高畦壟作草莓為研究對(duì)象，以嵌入式系統(tǒng)為核心，對(duì)草莓采摘機(jī)器人進(jìn)行了研究。主要取得了如下成果： 1、基于嵌入式技術(shù)

2、搭建了草莓采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)的硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái)，并在搭建的平臺(tái)上對(duì)視覺系統(tǒng)中的底層圖像處理、目標(biāo)識(shí)別、攝像機(jī)標(biāo)定等部分進(jìn)行了研究。 在目標(biāo)識(shí)別部分，利用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了草莓圖像中成熟果實(shí)和背景的分割。通過分析選取3×3鄰域像素的H通道值作為草莓圖像的特征，選取20幅以人工借助Photoshop軟件分割后的圖像作為訓(xùn)練樣本。經(jīng)過100次循環(huán)后(誤差為0.001)，獲得了有效的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。試驗(yàn)結(jié)果表明，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好的

3、實(shí)現(xiàn)成熟草莓果實(shí)與背景的分割，經(jīng)過提取大區(qū)域和腐蝕、膨脹等算法的進(jìn)一步處理后，效果更好。而且，只要改變訓(xùn)練時(shí)的教師信號(hào)，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)草莓果梗、萼片等圖像的分割。 在圖像分割的基礎(chǔ)上，對(duì)于圖像中果實(shí)數(shù)目的判別方法進(jìn)行了初步研究，提出了可以利用圓形度參數(shù)和長(zhǎng)寬比參數(shù)來進(jìn)行判別，并分別進(jìn)行了試驗(yàn)，得出了相關(guān)規(guī)律。對(duì)于圖像中相互接觸但沒有遮擋的兩個(gè)果實(shí)，基于兩種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算法——分水嶺算法和聚類快速分割法進(jìn)行了研究和試驗(yàn)，結(jié)果表明，兩種

4、分割方法都能將相接觸區(qū)域分開，各有優(yōu)缺點(diǎn)和適用性。此外，針對(duì)研究對(duì)象的特征對(duì)于聚類快速分割法的衍生算法進(jìn)行了求取草莓圖像重心的試驗(yàn)。 針對(duì)視覺系統(tǒng)需要經(jīng)常變換位置，攝像機(jī)參數(shù)也會(huì)隨之改變的特點(diǎn)，采用并實(shí)現(xiàn)了一種基于平面模板的攝像機(jī)標(biāo)定方法，該方法操作簡(jiǎn)單，無需昂貴的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，且具有較高的穩(wěn)定性和精確性。在攝像機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)上，完成了手眼標(biāo)定。 2、根據(jù)草莓的種植模式和生物學(xué)特性，遵循機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)原則，設(shè)計(jì)了3DOF直角坐標(biāo)形式

5、的小型草莓采摘機(jī)器人，該機(jī)器人可在單壟溝內(nèi)作業(yè)；根據(jù)草莓果實(shí)的特點(diǎn)和作業(yè)任務(wù)的要求，進(jìn)行了末端執(zhí)行器的設(shè)計(jì)。 3、基于嵌入式技術(shù)搭建了用于機(jī)器人控制的硬件平臺(tái)，包括基于嵌入式主板PCM 9575的上位機(jī)控制器和基于ARM嵌入式微處理器的下位機(jī)控制器，并在下位機(jī)控制器上成功實(shí)現(xiàn)了嵌入式Linux操作系統(tǒng)的移植。在搭建的控制系統(tǒng)硬件平臺(tái)上，開發(fā)了相應(yīng)的應(yīng)用程序。對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行了切實(shí)可行的軟硬件抗干擾設(shè)計(jì)，提高了控制系統(tǒng)的可靠性。

6、 4、在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，對(duì)視覺系統(tǒng)、機(jī)械本體和末端執(zhí)行器分別進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，本課題設(shè)計(jì)的目標(biāo)識(shí)別算法準(zhǔn)確可靠，從讀入圖像到給出果實(shí)圖像重心，單個(gè)草莓的平均識(shí)別時(shí)間是0.365s，兩個(gè)相分離的草莓平均識(shí)別時(shí)間是0.629s，兩個(gè)相接觸的草莓平均識(shí)別時(shí)間是1.437s；機(jī)械本體的運(yùn)動(dòng)精度較好，定位精度為±1.00mm；在進(jìn)行的50次模擬采摘試驗(yàn)中(果實(shí)由人工放置在待采摘位置)，末端執(zhí)行器抓取成功48個(gè)，切刀切斷果梗44個(gè)。在抓取成功