蘋果收獲機器人果樹枝干信息獲取技術(shù)研究.pdf

1、在我國這樣一個農(nóng)業(yè)大國，收獲機械化研究很有必要。目前，水果收獲機器人的研究主要集中在目標果實的識別、定位和采摘，如何避免機械手與果樹枝干的碰撞還鮮有研究。然而機械手工作環(huán)境復(fù)雜，為了避免機械手與枝干相碰撞造成機械手的損壞，避障研究很有必要，而獲取果樹枝干空間信息是研究基礎(chǔ)。
　　 本研究以高大成熟蘋果果樹為研究對象，以枝干信息的識別和定位為研究目標，結(jié)合計算機視覺和圖像處理技術(shù)，研究蘋果收獲機器人工作避障的視覺系統(tǒng)。本文的主要工

2、作如下:
　　 1.對枝干圖像各個區(qū)域進行顏色分析，找到合適的分割算法。本文把蘋果樹枝圖像分為枝干區(qū)域、成熟蘋果區(qū)域、綠色區(qū)域三部分，用matlab編程，分析三區(qū)域在常用顏色空間RGB、HSV、YIQ、YCbCr、HSI、XYZ、Lab、I1I2I3、YUV顏色空間的分布情況，總結(jié)可行的分割方法，提出層層去除綠色區(qū)域和成熟蘋果區(qū)域的剝離分割算法。實驗結(jié)果證明本文提出的剝離分割方法能有效的識別蘋果枝干區(qū)域。
　　 2.對采

3、用剝離分割方法后提取的蘋果枝干圖像進行處理。對分割后的圖像二值化后，采用三階單位矩陣的結(jié)構(gòu)元素對其進行閉運算，除去噪聲，填充了枝干區(qū)域的一些細小空洞。然后，區(qū)域標記，計算各個連通區(qū)域的面積，設(shè)置面積閾值，刪除小面積對象，填充分割出現(xiàn)的裂縫、孔洞和中斷，加強枝干連通，得到更真切的蘋果樹枝干圖像。
　　 3.提取蘋果樹枝干特征。分析了基于數(shù)學形態(tài)學細化算法提取骨架的原理和方法，分析了蘋果樹枝干細化的結(jié)構(gòu)元素的選擇。在保持枝干連通性的

4、前提下利用數(shù)學形態(tài)學腐蝕運算提取二值化的枝干骨架信息，從而得到蘋果樹枝干中軸線。提出了采用擊中擊不中變換提取蘋果樹枝干的端點和分叉點。進而，結(jié)合距離變換法獲得蘋果樹枝干的直徑。
　　 4.根據(jù)獲取枝干深度信息的要求，進行了相機標定和雙目立體匹配?？偨Y(jié)了目前相機標定的方法和各種方法的優(yōu)缺點。采用張正友標定法獲得了相機參數(shù)。結(jié)合雙目相機的成像原理，總結(jié)了當前常用的匹配方法——SIFT匹配、SUFR匹配和Harris角點檢測匹配，并進