基于雙目立體視覺的番茄識別與定位技術(shù)研究.pdf

1、水果自動辨識和定位是采摘機器人應(yīng)具有的必備功能,只有在準確識別和定位的基礎(chǔ)上,才能為下一步的采摘做好準備。水果自動識別與定位涉及的相關(guān)技術(shù)十分廣泛,包括圖像處理、模式識別、立體視覺等。本課題的主要研究內(nèi)容:將雙目立體視覺系統(tǒng)標定后拍攝番茄圖像,經(jīng)過圖像處理,運用模式識別理論辨識目標,完成立體視覺圖像對匹配,獲得視差圖,進而得到目標的三維信息。
　　 本文第1章:首先對課題研究的主要意義作了介紹,然后闡述了國內(nèi)外視覺識別技術(shù)的研究

2、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢以及視覺識別的過程,并分析了底層處理、中級處理、高級處理等三個視覺識別層次,歸納了辨識方法和空間定位方法。最后論述了課題研究的主要內(nèi)容、關(guān)鍵技術(shù)和技術(shù)路線。
　　 第2章:將課題所使用的雙目立體視覺系統(tǒng)基本組成進行說明,在攝像機針孔成像模型的基礎(chǔ)之上考慮了徑向畸變等非線性因素。根據(jù)課題要求,同時立足現(xiàn)有的實驗條件,采用平面模板標定方法標定雙目攝像機,獲得攝像機內(nèi)外參數(shù)。此外,雙目立體視覺原理也是后續(xù)三維重建和定位的

3、基本條件。
　　 第3章:圖像預(yù)處理是目標識別前的重要步驟,結(jié)合課題實際要求,簡要闡述了圖像處理基本過程,主要包括:形態(tài)學處理、目標輪廓邊緣檢測、圖像分割等,為后續(xù)目標識別奠定基礎(chǔ)。從圖像中提取顏色、輪廓、紋理等識別特征,作為支持向量機(SVM)識別的輸入。在應(yīng)用SVM分類器之前,先用樣本數(shù)據(jù)進行訓練,運用交叉驗證和網(wǎng)格搜索技術(shù)優(yōu)化SVM的RBF核函數(shù)參數(shù),然后拍攝番茄圖像用于SVM分類器識別實驗,分析實驗結(jié)果,并提出了多類識別