收獲機器人成熟番茄視覺識別技術(shù)研究.pdf

1、近年來，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正朝著規(guī)?；?、多樣化、精確化方向發(fā)展，農(nóng)業(yè)勞動力的成本迅速上升，勞動力不足的現(xiàn)象日趨明顯，農(nóng)業(yè)機器人技術(shù)越來越受到關(guān)注。本研究針對番茄收獲過程中的視覺識別系統(tǒng)存在的問題(室外作業(yè)光照變化，實時性要求)，對番茄收獲機器人視覺識別系統(tǒng)作如下研究： (1)實驗系統(tǒng)設(shè)計。闡述了雙目視覺機器人視覺系統(tǒng)的軟硬件組成與設(shè)計；介紹了本課題的實驗環(huán)境，并根據(jù)實驗環(huán)境和實驗要求設(shè)計了圖像采集的實驗方案。 (2)圖像預(yù)處理。通

2、過實驗比較彩色圖像銳化處理的幾種算法，得出采用Prewitt算子有較好的邊緣增強效果。并提出了去除圖像中噪聲的多種濾波算法，實驗證明，中值濾波算法計算簡便，處理時間相對較少，基于機器人視覺系統(tǒng)實時性的考慮，本論文作者選用了中值濾波算法。 (3)圖像的分割識別。根據(jù)比較各種顏色模型的優(yōu)缺點，結(jié)合機器人視覺的特點，本研究選擇能把亮度信息從顏色中分離的HSI和YUV兩顏色空間作為顏色分割的模型，并以此提出了HSI顏色模型色調(diào)直方圖統(tǒng)計

3、的雙閾值方法和基于YUV顏色空間色差閾值分割方法。其中，本文作者首次提出了將基于YUV顏色空間的分割方法應(yīng)用于成熟番茄識別，實驗證實，該方法有很好的分割效果，且具有較好的實時性。 (4)圖像分類和特征提取。本文作者提出腐蝕加膨脹的算法以及種子填充算法消除對成熟番茄分割后殘留的噪聲。在特征提取中，提取了面積和質(zhì)心兩個特征，其中質(zhì)心特征的提取是為后面的目標(biāo)定位研究做準(zhǔn)備。 (5)根據(jù)所提出的算法，在VisionC++6.0環(huán)