蘋(píng)果收獲機(jī)器人果樹(shù)枝干信息獲取技術(shù)研究.pdf

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

2、作如下:
　　 1.對(duì)枝干圖像各個(gè)區(qū)域進(jìn)行顏色分析，找到合適的分割算法。本文把蘋(píng)果樹(shù)枝圖像分為枝干區(qū)域、成熟蘋(píng)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(píng)果區(qū)域的剝離分割算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的剝離分割方法能有效的識(shí)別蘋(píng)果枝干區(qū)域。
　　 2.對(duì)采

3、用剝離分割方法后提取的蘋(píng)果枝干圖像進(jìn)行處理。對(duì)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(duì)其進(jìn)行閉運(yùn)算，除去噪聲，填充了枝干區(qū)域的一些細(xì)小空洞。然后，區(qū)域標(biāo)記，計(jì)算各個(gè)連通區(qū)域的面積，設(shè)置面積閾值，刪除小面積對(duì)象，填充分割出現(xiàn)的裂縫、孔洞和中斷，加強(qiáng)枝干連通，得到更真切的蘋(píng)果樹(shù)枝干圖像。
　　 3.提取蘋(píng)果樹(shù)枝干特征。分析了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法提取骨架的原理和方法，分析了蘋(píng)果樹(shù)枝干細(xì)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(xué)形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算提取二值化的枝干骨架信息，從而得到蘋(píng)果樹(shù)枝干中軸線(xiàn)。提出了采用擊中擊不中變換提取蘋(píng)果樹(shù)枝干的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)。進(jìn)而，結(jié)合距離變換法獲得蘋(píng)果樹(shù)枝干的直徑。
　　 4.根據(jù)獲取枝干深度信息的要求，進(jìn)行了相機(jī)標(biāo)定和雙目立體匹配?？偨Y(jié)了目前相機(jī)標(biāo)定的方法和各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。采用張正友標(biāo)定法獲得了相機(jī)參數(shù)。結(jié)合雙目相機(jī)的成像原理，總結(jié)了當(dāng)前常用的匹配方法——SIFT匹配、SUFR匹配和Harris角點(diǎn)檢測(cè)匹配，并進(jìn)