基于机器视觉的采茶机割刀控制方法研究与设计

发布时间：2020-06-26 14:47

【摘要】：随着茶道的兴盛和茶叶饮料的快速发展,人们对于茶叶的需求越来越大。茶叶具有较强的季节性和较短的最佳采茶时间,目前主要依靠人工采摘,但采茶工人的数量比较有限。据统计,每到采茶时期,一个千亩茶园需要上千位采茶工人,招工问题非常突出,人力成本昂贵,因而茶厂迫切需要能够显著提高采摘效率的采茶机。目前市面上的采茶机主要是用于大宗茶的快速采摘,基本采用盲目切割的方式,切割得到的茶叶嫩芽率较低,难以满足人们对于茶叶质量的要求。因此,针对采茶机研发一套能够有选择性地切割茶叶的割刀控制方法具有重要的理论意义和应用价值。为了降低采茶的人力成本并提高现有的履带乘坐式采茶机切割茶叶的质量,本文从视觉控制方面入手,研究并设计了一套基于机器视觉的采茶机割刀控制方法,主要完成的工作和成果如下:(1)为了使履带乘坐式采茶机的割刀姿态与茶形实时保持一致,使之适用于不同茶园地形及茶叶生长状况,对采茶机割刀的视觉控制方案进行设计。通过分析履带乘坐式采茶机的机身结构和功能需求,确定工控一体机及工业相机的型号;对比不同安装位置(前方、后方和侧面)采集视频图像的优缺点,确定采用前方安装方案;最后,采用HALCON算法库对相机进行了内参标定,消除镜头畸变,提高采集视频的图像质量。(2)为了增强工业相机采集的视频图像中茶叶和割刀定位横杆的色彩特征,对茶叶视频图像预处理方法进行了研究。分析并比较了常用的颜色空间模型特征,对比HSI颜色空间强度分量对比度提升方法、RGB独立分量均衡化方法、RGB三维联合均衡化方法和多尺度Retinex方法的预处理效果,提出了一种基于Lab的茶叶图像色彩对比度增强方法。该方法以RGB独立分量直方图均衡化后图像为渲染图,对a通道和b通道进行色彩渲染,并对L通道进行对比度提升,较好地增强了茶叶和割刀定位横杆的色彩特征,为后续提高茶叶嫩芽识别和弧形割刀定位的精度打下基础。(3)为了精确识别视频图像中的茶叶嫩芽区域,提出了一种基于RGB颜色空间的嫩芽识别方法。针对室外光照强度随环境变化较大且容易产生光照不均现象的情况,采用R、G、B分量作差的方式减小光照影响;基于茶叶嫩芽的颜色特征,对G-B差值增强图像进行OSTU自动阈值分割处理,得到嫩芽的初步区域;通过分析初步嫩芽区域中的误识别区域距离茶叶嫩芽较远且分布较散的特征,设计了一种膨胀去噪方法,进一步处理嫩芽初步区域,消除误识别区域,从而得到最终的嫩芽区域。(4)针对采茶机割刀为弧形且横截面较细、直接定位比较困难的问题,设计了一种弧形割刀间接定位方法,并通过分别控制割刀左右侧高度,以实现割刀实时贴合茶形的目的。首先采用了一种低复杂度的相机外参在线标定方法,快速、准确得到现实与图像的比例关系;再利用割刀定位横杆颜色和形状特征较为明显,且与弧形割刀固定相连的特征,提出了一种自适应膨胀模版割刀定位横杆识别方法;然后利用已知的结构参数和现实与图像的比例关系,计算得到弧形割刀在图像中的姿态;最后基于嫩芽区域和弧形割刀的相对位姿关系,分别调整割刀左右侧高度,使割刀姿态与茶形保持一致。(5)基于QT5平台,采用HALCON算法库,设计了一套基于机器视觉的采茶机割刀控制软件。首先,对软件进行了需求分析,包括功能需求和性能需求;然后,对软件总体进行设计,包括软件框架设计和软件流程设计;最后,对软件主要功能模块进行实现,包括采集显示模块、自动调节模块和人机交互模块。
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S225.99;TP391.41
【图文】：

机运动导致的形变和模糊现象，能续割刀定位和嫩芽识别的精度。得到的图像具有一定的畸变，因此参与相机内部结构有关，而与相机参标定法对相机内参进行离线标定位。标定板采用内圆外方的形式，米，相邻圆形标记中心的水平和垂的外边缘距离为圆形标记直径的两参标定法的思路是先通过标定板边息，投影计算得到圆形标记的中心心坐标，最后计算相机内参，使两

相机标定

图 2-4 相机标定图表 2-3 相机标定结果相机内参标定结果焦距(Focus) 0.0102558566646048畸变参数(Kappa) -3962.75166982763单个像元宽度(Sx) 8.31461255222501e-006单个像元高度(Sy) 8.3e-006中心点 x 坐标(Cx) 639.074826430009中心点 y 坐标(Cy) 409.924828343416图像宽度(ImageWidth) 1280图像高度(ImageHeight) 9603 图像采集系统相机安装位置的好坏直接影响图像的质量，本文比较了三种安装方案：第一种是

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