面向机器人智能化采摘的杭白菊识别与定位算法研究

发布时间：2020-03-31 10:19

【摘要】：杭白菊作为茶叶的一种,因其具有疏散风热、平肝明目、清热解毒等功效,如今受到越来越多的人青睐。目前为止,杭白菊的采摘还主要以人工为主,由于杭白菊的花期短、采摘量大、人工的劳动成本高等因素,往往导致杭白菊不能按照正常的进度完成采摘。所以实现杭白菊的快速自动化采摘已成为一个亟待解决的问题。根据目前农业采摘机器人的研究现状,结合图像处理技术、机器学习理论、机械系统设计等知识,提出了一种基于双目立体视觉的杭白菊采摘机器人系统,其主要研究内容如下:(1)为了提高图像分割的准确率,对采集到的图像进行预处理,通过几种预处理方法的分割效果对比分析,最终采用双边滤波器去除杭白菊图像中的噪声。(2)对杭白菊图像各个区域的特征量进行了研究。分别提取了图像中的颜色特征和纹理特征,颜色特征是由图像中RGB三通道像素组成的特征向量表示。然后对基于Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度、线性度四个特征量进行了对比分析,由数据显示杭白菊和土壤之间的对比度特征量差异性较大,所以采用基于Tamura纹理特征的对比度特征量表示杭白菊图像的纹理特征。(3)对杭白菊分类器的选取进行了研究。分别对朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器、最小二乘支持向量机分类器(LS-SVM)进行了对比分析,根据实验可得LS-SVM分类器具有分类精度高、时间消耗少等优点,因此采用了LS-SVM分类器对杭白菊进行了背景去除处理。(4)对双目立体视觉系统和坐标系之间的转化进行了介绍,并通过MATLAB软件对双目相机进行标定实验,获得左、右相机的内外参数和畸变系数。(5)对双目视觉系统的空间定位进行了研究。首先介绍了相似三角形测距原理,然后通过LS-SVM算法对左、右相机中的图像求取质心,采用质心匹配的原理把左、右两边的图像进行匹配处理,再利用两个质心点获得杭白菊的深度信息。(6)结合杭白菊的实际生长情况,设计了杭白菊采摘机器人,主要介绍了杭白菊采摘机器人的基本结构和控制系统,并根据采摘要求设计出了一种简单、高效的末端执行器。(7)通过设计好的杭白菊采摘机器人系统对不同光照条件下的杭白菊进行采摘实验,根据实验结果可知,基于LS-SVM的图像处理算法可以在顺光、逆光、遮阴三种光照条件下完成采摘作业,采摘成功率达到80%以上,并且平均采摘每朵杭白菊所消耗的时间为12.4 s。
【图文】：

杭白菊,自然环境,地点

浙江工业大学硕士学位论文像和采摘机器人视觉系统拍摄的相同。为了获，还需要采用光照强度测量仪对每个阶段的光照地点究显示，浙江省桐乡市是我国杭白菊种植面积最桐乡杭白菊种植园作为图像采集的地点。自然杂，为了能让采摘机器人的视觉系统可以处理各该包括各种复杂情况的图像信息，对于视觉系子、枝干和土壤，如图 2-1 所示。

杭白菊

子、枝干和土壤，如图 2-1 所示。图 2-1 自然环境下的杭白菊-1. Hangzhou White Chrysanthemum in the natural en的杭白菊生长是杂乱无章的，可能存在杭白菊 2-2 所示，，图像中存在杭白菊之间相互粘连和
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S225;TP242

【参考文献】