基于机器视觉的自然场景下苹果果实检测相关技术研究
发布时间：2020-12-15 09:10
近几年,智慧农业的快速发展对农业自动化提出了更高的要求,农业机器人作为自动化技术的典型代表应运而生,对其视觉系统功能的完善是成功完成农业采摘的前提条件,但是自然场景中生长的果实存在多种生存状态,到目前为止,自然场景下目标果实检测相关技术的研究仍然不完善。本文主要以北方种植范围较广的成熟的苹果果实为研究对象,对自然场景下苹果果实的检测相关技术展开研究。目前,对于无遮挡苹果果实的检测及定位技术已经成熟,但对于自然光照影响下的遮挡和重叠果实的现象,采摘机器人视觉系统尚不能准确的对目标果实进行判断,导致精度不高、效率低下等。为了解决这些问题,本文对自然场景下不同状态的苹果果实检测定位相关技术进行研究,提出了解决方法,并通过实验进行了验证。主要研究内容如下:（1）自然场景下,苹果果实生长位置存在差异,导致苹果果实所受光照强度也存在巨大差异,引起相机不能及时适应光照强度变化而造成采集图像质量变差。本文采用光照强度与彩色图像中的颜色特征具有一定的相关性,对自然场景下果实所处区域的光照强度进行预测,辅助矫正相机参数,得到质量较好的机器视觉图像,提高苹果果实检测率。（2）自然场景下重叠生长的苹果果实的检...
【文章来源】：西安工程大学陕西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
自然场景下的苹果果园
学者 Schertz 和 Brown 于 20 世纪 60 年代提出的[10,11]，他们在研究中提出了果实和其他外界环境对红外光和可见光的反射程度不一样，采用该特点可以准确检测目标果实的位置[12,13]。由于自然场景本身具有的复杂性和难以控制等因素，导致果实区域的检测与定位受到多方面因素的影响，主要包括自然光照的影响、果实重叠的影响以及枝叶遮挡的影响等，众多学者对于这些现象进行了大量的研究，并得出了许多具有可借鉴性的科研成果。1.4.1 光照强度影响下果实目标检测与定位研究现状生长在自然场景中的果树因外界环境多变而导致树上生长的果实很容易受到光照强度变化的影响，导致采集的图像中出现不同程度的暗区域或者是阴影的现象，这样容易使得目标检测的准确率下降。例如，光照强度过强时，果实表面对强光产生反射，果实表面会出现强光影响下的白色表面区域，改变了果实本身的颜色，如图 1-2 所示；光照正常时，因为太阳光随着时间的改变而发生移动现象，果实表面会出现不同程度的阴影影响，如图 1-3 所示；在光照强度较弱时，会导致果实表面整体形成暗区域或者大部分呈现出比较暗的现象，如图1-4所示，对于这些现象，国内外学者对光照问题分别进行了不同的研究。
如图 1-2 所示；光照正常时，因为太阳光随着时间的改变而发生移动现象，果实表面会出现不同程度的阴影影响，如图 1-3 所示；在光照强度较弱时，会导致果实表面整体形成暗区域或者大部分呈现出比较暗的现象，如图1-4所示，对于这些现象，国内外学者对光照问题分别进行了不同的研究。图 1-2 光照强度较强时的苹果果实
【参考文献】：
期刊论文
[1]枝条遮挡下单个苹果目标识别与重建方法的研究[J]. 孙飒爽,吴倩,谭建昌,龙燕,宋怀波. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2017(11)
[2]云计算技术在农业信息共享服务平台中的应用[J]. 马彦图. 西安工程大学学报. 2016(04)
[3]夜间低照度条件下苹果采摘机器人的图像识别[J]. 刘晓洋,赵德安,陈玉,贾伟宽. 华中科技大学学报(自然科学版). 2015(S1)
[4]基于极值的重叠苹果识别方法研究[J]. 胡婵莉,赵德安,赵宇艳,陈玉,贾伟宽,姬伟. 农机化研究. 2016(03)
[5]Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法[J]. 周志艳,闫梦璐,陈盛德,兰玉彬,罗锡文. 农业工程学报. 2015(14)
[6]一种新的基于SLICO改进的GrabCut彩色图像分割算法[J]. 陈鑫,何中市,李英豪. 计算机应用研究. 2015(10)
[7]基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法[J]. 刘立群,火久元,王联国. 计算机应用与软件. 2015(05)
[8]苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实[J]. 赵德安,沈甜,陈玉,贾伟宽. 农业工程学报. 2015(02)
[9]基于Snake模型与角点检测的双果重叠苹果目标分割方法[J]. 徐越,李盈慧,宋怀波,何东健. 农业工程学报. 2015(01)
[10]基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法[J]. 宋怀波,屈卫锋,王丹丹,余秀丽,何东健. 农业工程学报. 2014(24)
博士论文
[1]开放环境中番茄的双目立体视觉识别与定位[D]. 项荣.浙江大学 2013
硕士论文
[1]重叠及遮挡影响下的苹果目标识别与定位方法研究[D]. 王丹丹.西北农林科技大学 2016
[2]局部遮挡物体的轮廓修复算法研究[D]. 李晶晶.南昌航空大学 2014
[3]基于图像的水稻病虫害分割算法研究[D]. 刁广强.浙江理工大学 2014
[4]果蔬采摘机器人视觉技术研究及系统构建[D]. 付中军.沈阳工业大学 2014
[5]自然场景下苹果检测系统的研究与实现[D]. 覃香.西北农林科技大学 2011
[6]基于机器视觉的鸡蛋品质检测方法研究[D]. 岑益科.浙江大学 2006
本文编号：2918035
【文章来源】：西安工程大学陕西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
自然场景下的苹果果园
学者 Schertz 和 Brown 于 20 世纪 60 年代提出的[10,11]，他们在研究中提出了果实和其他外界环境对红外光和可见光的反射程度不一样，采用该特点可以准确检测目标果实的位置[12,13]。由于自然场景本身具有的复杂性和难以控制等因素，导致果实区域的检测与定位受到多方面因素的影响，主要包括自然光照的影响、果实重叠的影响以及枝叶遮挡的影响等，众多学者对于这些现象进行了大量的研究，并得出了许多具有可借鉴性的科研成果。1.4.1 光照强度影响下果实目标检测与定位研究现状生长在自然场景中的果树因外界环境多变而导致树上生长的果实很容易受到光照强度变化的影响，导致采集的图像中出现不同程度的暗区域或者是阴影的现象，这样容易使得目标检测的准确率下降。例如，光照强度过强时，果实表面对强光产生反射，果实表面会出现强光影响下的白色表面区域，改变了果实本身的颜色，如图 1-2 所示；光照正常时，因为太阳光随着时间的改变而发生移动现象，果实表面会出现不同程度的阴影影响，如图 1-3 所示；在光照强度较弱时，会导致果实表面整体形成暗区域或者大部分呈现出比较暗的现象，如图1-4所示，对于这些现象，国内外学者对光照问题分别进行了不同的研究。
如图 1-2 所示；光照正常时，因为太阳光随着时间的改变而发生移动现象，果实表面会出现不同程度的阴影影响，如图 1-3 所示；在光照强度较弱时，会导致果实表面整体形成暗区域或者大部分呈现出比较暗的现象，如图1-4所示，对于这些现象，国内外学者对光照问题分别进行了不同的研究。图 1-2 光照强度较强时的苹果果实
【参考文献】：
期刊论文
[1]枝条遮挡下单个苹果目标识别与重建方法的研究[J]. 孙飒爽,吴倩,谭建昌,龙燕,宋怀波. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2017(11)
[2]云计算技术在农业信息共享服务平台中的应用[J]. 马彦图. 西安工程大学学报. 2016(04)
[3]夜间低照度条件下苹果采摘机器人的图像识别[J]. 刘晓洋,赵德安,陈玉,贾伟宽. 华中科技大学学报(自然科学版). 2015(S1)
[4]基于极值的重叠苹果识别方法研究[J]. 胡婵莉,赵德安,赵宇艳,陈玉,贾伟宽,姬伟. 农机化研究. 2016(03)
[5]Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法[J]. 周志艳,闫梦璐,陈盛德,兰玉彬,罗锡文. 农业工程学报. 2015(14)
[6]一种新的基于SLICO改进的GrabCut彩色图像分割算法[J]. 陈鑫,何中市,李英豪. 计算机应用研究. 2015(10)
[7]基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法[J]. 刘立群,火久元,王联国. 计算机应用与软件. 2015(05)
[8]苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实[J]. 赵德安,沈甜,陈玉,贾伟宽. 农业工程学报. 2015(02)
[9]基于Snake模型与角点检测的双果重叠苹果目标分割方法[J]. 徐越,李盈慧,宋怀波,何东健. 农业工程学报. 2015(01)
[10]基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法[J]. 宋怀波,屈卫锋,王丹丹,余秀丽,何东健. 农业工程学报. 2014(24)
博士论文
[1]开放环境中番茄的双目立体视觉识别与定位[D]. 项荣.浙江大学 2013
硕士论文
[1]重叠及遮挡影响下的苹果目标识别与定位方法研究[D]. 王丹丹.西北农林科技大学 2016
[2]局部遮挡物体的轮廓修复算法研究[D]. 李晶晶.南昌航空大学 2014
[3]基于图像的水稻病虫害分割算法研究[D]. 刁广强.浙江理工大学 2014
[4]果蔬采摘机器人视觉技术研究及系统构建[D]. 付中军.沈阳工业大学 2014
[5]自然场景下苹果检测系统的研究与实现[D]. 覃香.西北农林科技大学 2011
[6]基于机器视觉的鸡蛋品质检测方法研究[D]. 岑益科.浙江大学 2006
本文编号：2918035
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