基于双目立体视觉的玉米叶片识别与定位

发布时间：2020-05-17 04:24

【摘要】：现代农业发展技术进入到以高新技术应用为主的研究阶段。机器视觉技术、图像处理技术、3S技术、计算机技术等逐渐应用到农业生产中。农业生产需要实时获取田间农作物的位置、生理参数、环境等信息,来对农作物的生长管理进行调控。作物叶片是作物进行光合作用的重要器官,又能反映出作物病虫害情况、生长状态等信息。本文以大田玉米叶片为研究对象,利用双目立体视觉技术,结合植物建模方法,进行玉米叶片的识别与定位研究。建立了双目立体视觉系统,提出了大田背景下玉米叶片图像处理的研究方法,并建立了大田玉米植株的数学模型及三维模型。提出了叶片数学模型结合视觉图像中不完整的叶片轮廓,推测出整个叶片的轮廓形态。实现了玉米植株各叶片的识别与定位。本文研究内容对其它作物叶片的识别与定位具有一定参考与借鉴价值。为实现农作物实时监测、精准喷药、智能收割等技术奠定基础。主要研究内容和结论如下:(1)建立了双目立体视觉系统及编写了应用程序。该双目系统主要由两台相同型号的大恒MER-500UC-L摄像机、两台M1224-MPW镜头、云台、支架及一台笔记本电脑构成。利用Opencv及Visual studio2012编程并实现双目立体视觉系统的标定,获得精确的双目摄像机标定参数。(2)提出了大田背景下玉米叶片图像处理的研究方法。在颜色空间模型、灰度图像、图像阈值化、形态学运算、边缘检测等图像处理理论前提下,玉米叶片图像处理方法为:颜色空间模型中选出最优组合G-R通道;图像阈值化算法用最大类间方差法,形态学运算最优为先开运算后闭运算处理,用Canny算子进行边缘轮廓提取,并用基本矩形形心算法进行玉米叶片形心提取。(3)建立了大田玉米植株穗期的三维模型及各叶片的数学模型。根据植物建模方法,结合大田玉米生长的实际情况,利用采集到的实测大田玉米植株各叶片20等分的横坐标与纵坐标数据,进行曲线拟合得到了玉米植株各叶片的二次函数,R~2均在0.95以上,拟合程度较高。建立的模型有两个重要用途,一是:针对机器视觉采集并经过处理后的图像中叶片不连续情况,结合建立的叶片数学模型,达到推测出整片叶片连续轮廓形态的目的。二是:可以结合玉米叶片形心定位坐标推测出该株玉米各叶片全部三维坐标。(4)实现了玉米植株叶片的识别与定位。结合图像处理技术、建模技术、特征点匹配及三维重建技术,初步实现了基于双目立体视觉的玉米叶片识别与定位。
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吉林大学硕士学位论文人员在计算机视觉识别与定位领域深入研究多年，亚理工学院研发出了家庭服务机器人 EL-E[21]，如助老人和残疾人，与其它智能机器人不同，它功能单帮助人类抓取目标物体。EL-E 在云台上装置了一个视觉传感器，该机器人会在人的绿色激光指挥棒的命景进行检测，分割出目标场景中的物体，然后计算该在场景中的旋转角度，最终基于旋转角度和三维坐标

图 1.2 ASIMO 机器人研制了一台 ARMAR-III 仿，这两台摄像机可以单独转知能力，帮助人们进行厨房于 ARMAR-III 平台提出了立体视觉的物体的识别与定tics 公司研制出的一款 NAO外、超声、压力等传感器。如图 1.3 所示为 NAO 机用安装有双目视觉系统的机了目标物体，，并建立了该目觉传感器的机器人 NAO，，然后制定出相应的抓取方
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;S513

【参考文献】

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本文编号：2667929