機器人采摘番茄中的雙目定位技術研究.pdf

1、將自然生長狀態(tài)下的成熟番茄從復雜背景中識別出來并確定其形心位置及外形尺寸，是番茄采摘機器人視覺系統(tǒng)實現(xiàn)目標空間定位并與機械手協(xié)調(diào)操作的基礎和關鍵技術。本論文在充分了解國內(nèi)外果實采摘研究成果的基礎上，研究自然生長狀態(tài)下番茄采摘中的目標定位技術。主要目標是以番茄為對象，利用雙CCD攝像機仿照人類雙眼感知目標位置信息的方法，進行果實采摘定位研究，為果實采摘智能化作業(yè)奠定基礎。 論文構建了收獲機器人雙目視覺實驗硬件系統(tǒng)。首先，根

2、據(jù)定位實驗特點設計制造并調(diào)試了標定實驗臺架。設計攝像機滑軌的定位孔與標定靶特征點位置水平相差為5mm，以確保多組圖像坐標能夠相差5mm平移，改善了定位特征點空間分配情況，極大的提高了定位實驗的精度和可靠性。其次，提出了基于雙目立體視覺定位原理的定位實驗數(shù)學模型。進行攝像機標定實驗后，提取圖像匹配特征點的像面坐標，根據(jù)定位實驗需要，建立了雙目立體視覺定位原理所需的從特征點像面坐標到特征點世界坐標的映射關系，而不顯式地求出攝像機內(nèi)外參數(shù)。再

3、次，采用了神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學處理方法處理得到定位實驗所需的從像面到世界坐標系的映射關系。采用神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)處理方法，通過軟計算得到映射關系的數(shù)學描述，得到的定位模型將包含攝像機內(nèi)外的各個主次要因素，不會造成由于數(shù)學建模時忽略次要因素而造成定位精度下降。最后，試驗找到了建立本文番茄定位實驗系統(tǒng)所需的特征光源。通過物理三棱鏡分光獲取七色光源，并試驗在七色光中選擇出最佳番茄定位特征單色光源，實驗驗證特征光源的有效性，最后發(fā)現(xiàn)紅色光源最有利于在番茄

4、表面形成可精確定位的匹配所需的特征點。 論文通過引入主動視覺和仿生學思想，區(qū)別傳統(tǒng)的番茄定位中所采用邊緣輪廓特征信息的配準方法，提出了使用三維番茄表面信息的定位方法。通過特征光源在番茄表面主動形成定位所需的精確配準特征，采用最少四個特征點通過計算獲得番茄中心的坐標，從而解決了傳統(tǒng)的雙目番茄定位方法使用番茄邊緣輪廓信息，忽略了極為豐富的番茄空間表面信息，從而造成無法解決枝葉及雜物等遮擋、頑固的背景噪音以及多果重疊引起的番茄

5、輪廓提取不準或無法提取等導致的無法精確確定番茄的位置的問題。 本文對所采用的番茄主動定位方法進行了分析討論，分析了影響定位精度的因 素，提出了提高定位精度的主要方法，結合田間番茄的觀察研究對特征點分配策略進行了研究，討論了主動番茄定位方法對田間番茄定位的適應能力，證明了主動番茄定位方法能夠達到比傳統(tǒng)番茄定位方法更高的定位精度。 本文提出的主動番茄定位方法能夠初步解決傳統(tǒng)番茄定位方法無法解決的遮擋等難題，并且