采棉機(jī)器人視覺(jué)識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、我國(guó)是棉花種植大國(guó)，但由于棉花種植地域遼闊，棉花品種和生產(chǎn)規(guī)模呈現(xiàn)多元化格局，棉花的成熟吐絮期不一致，纖維長(zhǎng)短不同。而目前無(wú)論是國(guó)際還是國(guó)內(nèi)所采用的大型采棉機(jī)均需要化學(xué)干擾素和其它相關(guān)設(shè)備的配合才能很好地發(fā)揮其功能。因此開(kāi)展對(duì)棉花的高效智能采收的研究迫在眉睫，從而在保持現(xiàn)有棉花基本品種和種植體系不變的情況下，重點(diǎn)解決我國(guó)除新疆棉區(qū)以外的內(nèi)地2/3產(chǎn)棉區(qū)棉花的機(jī)械化采摘問(wèn)題。
　　利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)自然環(huán)境下的棉花進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)是實(shí)

2、現(xiàn)機(jī)器人自動(dòng)化采摘關(guān)鍵的一步。但是，自然場(chǎng)景下生長(zhǎng)的棉花具有極高的隨機(jī)性，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的棉花識(shí)別分類(lèi)系統(tǒng)，必須解決機(jī)器人視覺(jué)伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、棉花目標(biāo)定位與識(shí)別、成熟度判定等問(wèn)題。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　提出了一種基于多攝像機(jī)的采棉機(jī)械人視覺(jué)伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，其視覺(jué)系統(tǒng)由雙目立體視覺(jué)和單目Eye-in-hand組成。雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)安裝在機(jī)器人本體上，當(dāng)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)用于機(jī)械手的視覺(jué)伺服控制時(shí)，構(gòu)成了雙目Eye-to-hand配置

3、的機(jī)械手視覺(jué)伺服系統(tǒng);當(dāng)機(jī)械手處于目標(biāo)物體上面時(shí)對(duì)其進(jìn)行定位、識(shí)別時(shí)，主要依靠單目Eye-in-hand視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)機(jī)械手進(jìn)行視覺(jué)伺服控制。
　　研究了應(yīng)用局部灰度修正直方圖均衡化和反銳化掩膜方法實(shí)現(xiàn)棉花圖像增強(qiáng)，針對(duì)不同種類(lèi)噪聲，分別采用邊緣檢測(cè)和噪聲分類(lèi)相結(jié)合的線性濾波器和基于個(gè)數(shù)判斷脈沖噪聲的中值濾波器實(shí)現(xiàn)濾波。仿真結(jié)果表明了濾波器的高效性。
　　在研究基于Otsu的改進(jìn)局部閾值分割法基礎(chǔ)上，提出了基于邊緣乘積互信息和直

4、方圖脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花圖像分割方法，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)基于邊緣乘積互信息的分割法在保證保留棉花圖像邊緣信息基礎(chǔ)上，分割速度有很大提高，更適合于采棉機(jī)器人的實(shí)時(shí)性要求。
　　針對(duì)自然場(chǎng)景下棉花被枝、葉遮擋時(shí)會(huì)造成采摘目標(biāo)的誤判問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)隨機(jī)Hough變換和基于改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法的的棉花識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，遺傳算法識(shí)別精度更高、速度更快，而且當(dāng)棉桃被遮擋及重疊接近或大于整體輪廓的1/2時(shí)，也能夠更快速、準(zhǔn)確的提取質(zhì)心坐