白芦笋采收机器人视觉定位与采收路径优化方法

发布时间：2021-04-19 21:06

　　依据笋芽出土状态的选择性收获是目前白芦笋公认的最佳收获方式。针对采收过程中机器视觉识别笋尖存在笋尖与垄面纹理和颜色相近等识别难题,本研究提出了一种变尺度感兴趣区域（ROI）检测方法,融合图像色域变换、直方图均值化、形态学和纹理滤波等技术,研究了笋尖识别与精准定位方法;在定位多笋尖坐标基础上,提出了多笋芽的采收路径优化方法,解决了因采收路径不合理导致的采收效率低的问题。首先,通过机器人视觉系统实时采集采收区域图像并进行RGB三通道高斯滤波,采用HSV色域变换并进行直方图均值化处理。在此基础上,对笋尖、土壤进行特征聚类分析,根据笋芽抽发程度研究变尺度ROI检测方法,对采集图像中笋尖的形态学以及笋尖和土壤的纹理进行统计学分析,设定笋尖的似圆度阈值,并参考纹理特征参数,判定笋尖位置,计算其几何中心,获得笋尖轮廓中心坐标。其次,为实现白芦笋的高效采收,根据多目标点与集箱点的位置分布,本研究设计了一种基于多叉树遍历的采收路径优化算法,以获得多个目标笋尖的最优采收路径。最后,搭建采收机器人试验平台开展了笋尖定位与采收验证性试验。结果表明,视觉系统对白芦笋的识别率可达98.04%,笋尖轮廓中心坐标的定... 

【文章来源】：智慧农业(中英文). 2020,2(04)

【文章页数】：14 页

【文章目录】：
1 引言
2 机器视觉系统及笋芽定位算法
    2.1 机器视觉系统构成
    2.2 系统工作原理
    2.3 畸变矫正
    2.4 图像采集及预处理
    2.5 笋尖图像特征聚类分析
    2.6 变尺度ROI的笋尖定位方法
3 多笋尖采收路径优化
    3.1 采收路径分析
    3.2 路径规划决策树构建
    3.3 全局最优路径规划算法
4 试验与结果分析
    4.1 试验平台搭建
    4.2 白芦笋识别准确率试验
    4.3 白芦笋图像坐标定位精度试验
    4.4 采收路径优化结果分析
    4.5 白芦笋采收率试验
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]选择性收获机器人技术研究进展与分析[J]. 苑进.  农业机械学报. 2020(09)
[2]基于机器视觉的武夷岩茶做青程度识别研究[J]. 吴薇,王宜怀,程曦,郑慕蓉.  山西农业大学学报(自然科学版). 2019(02)
[3]旋转不变纹理特征在图像模式识别中应用仿真[J]. 陈凤萍,齐建华.  计算机仿真. 2019(02)
[4]基于RGB颜色空间的冷冻猪肉储藏时间机器视觉判定[J]. 李文采,李家鹏,田寒友,邹昊,刘飞,白京,张振琪,王辉,王守伟.  农业工程学报. 2019(03)
[5]基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测[J]. 刘媛媛,王跃勇,于海业,秦铭霞,孙嘉慧.  农业机械学报. 2018(12)
[6]我国芦笋产业的发展现状及发展趋势[J]. 鲁博.  上海蔬菜. 2018(04)
[7]白芦笋选择性收获机末端执行器作业分析与试验[J]. 刘雪美,杜帅,苑进,李扬,邹亮亮.  农业机械学报. 2018(04)
[8]基于机器视觉的玉米种粒定向定位摆放装置研制[J]. 王侨,陈兵旗,寇春荣,朱德利,耿百鹏.  农业工程学报. 2017(11)
[9]芦笋机械化收获技术现状与发展分析[J]. 陈度,ZHANG Qin,王书茂,王新.  中国农业大学学报. 2016(04)
[10]国内外芦笋种植收获机械化研究进展[J]. 薛忠,宋德庆,刘恩平,郭向明,黄正明,王刚,黄小红,张劲,王槊.  中国农业科技导报. 2014(02)

博士论文
[1]温室番茄收获机器人选择性收获作业信息获取与路径规划研究[D]. 王新忠.江苏大学 2012

硕士论文
[1]基于单目视觉的环境特征提取与位姿估计算法研究[D]. 冯剑锋.浙江理工大学 2018



本文编号：3148307