自然場景下成熟蘋果目標的識別及其定位技術研究.pdf

1、當前,我國農業(yè)生產正朝著規(guī)模、多樣、精確化的方向發(fā)展,勞動力成本迅速上升,同時農業(yè)勞動力資源也逐漸向其它社會產業(yè)轉移,并且在不久的將來人口老齡化問題也日漸突出,所以農業(yè)機器人技術進入農業(yè)領域已經成為現實需要。目前,國內和國外關于農業(yè)機器人的研究現狀,最集中的領域是果蔬采摘機器人的研究。本課題以陜西渭北高原的蘋果品系為對象,研究雙目立體視覺下自然場景中成熟蘋果的識別和定位問題。
　　 自然環(huán)境條件下,在理解成熟蘋果目標、樹葉和樹枝

2、等背景顏色信息的基礎上,對拍攝的圖片在RGB、HSV、HIS三種顏色模型中各個分量及其直方圖進行分析比較,并對RGB顏色空間各分量進行色差運算,最后選擇直方圖呈現單峰分布的R-G色差圖作為后續(xù)的圖像分割。通過RGB原圖和R-G色差分量圖邊緣檢測的比較,可以明顯地觀察到,R-G色差分量圖像“漏檢”了蘋果背景,保留了蘋果目標,進一步印證了前期圖像預處理的方法是合理和和正確的選擇。
　　 為了實現蘋果目標的分割,本文應用三種閾值分割方

3、法,經比較,選擇OTSU法進行圖像分割,并引入類平均方差,對OTSU法進行改進。通過改進OTSU法與傳統(tǒng)OTSU法比較,改進法具有更好的自適應性和抗噪性,從分割效果映射圖可以看出,該方法較為完整地保留了蘋果的輪廓信息。利用數學形態(tài)學法對圖像進行腐蝕和膨脹運算,以消除孤立點和毛刺等。
　　 在對圖像分割后的二值圖像區(qū)域標記后,提取統(tǒng)計數量值和二值圖像連通區(qū)域的面積、周長、圓度和質心等相關特征量,并對其在識別和定位研究中的作用進行說

4、明和討論。統(tǒng)計數量值用于調整采摘機器人姿態(tài),確保其準確抓取蘋果目標和統(tǒng)計識別率;面積和圓度兩個特征量的結合為保證機器人在可控范圍之內,機械手每次能夠抓取唯一的最佳蘋果目標提供了重要的判斷依據;質心可作為立體匹配中特征匹配點。最后,統(tǒng)計總識別率為89.9%。
　　 蘋果目標空間匹配和定位的實現,采用張正友相機標定兩步法對左右兩相機進行標定。本文提出一種基于質心、果梗、標記點的雙目立體視覺測距方法,即采用質心、果梗、標記點作為特征匹