發(fā)布時間：2018-02-14 12:16

  本文關(guān)鍵詞： 葡萄 擾動 采摘點 視覺定位　出處：《農(nóng)業(yè)機械學報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：非結(jié)構(gòu)環(huán)境下采摘機器人對擾動葡萄采摘點的視覺識別定位有實際應(yīng)用價值。首先基于"撓性桿-鉸鏈-剛性桿-質(zhì)量球"模型對葡萄串形態(tài)進行分析,將其擾動狀態(tài)分解為XOY和YOZ 2個平面的類單擺運動,對擾動葡萄進行視頻拍攝,通過對視頻中多幀葡萄圖像進行Otsu閾值分割得到果實和果梗,并計算出各幀圖像中葡萄串的質(zhì)心;對各幀圖像的葡萄串質(zhì)心進行曲線擬合,計算出葡萄類單擺運動的周期與擺角,從而確定當前擾動葡萄是否適合視覺定位;對可實現(xiàn)視覺定位的擾動葡萄,選取類單擺中間位置質(zhì)心點對應(yīng)的葡萄圖像,對葡萄串上方矩形區(qū)域進行Canny邊緣檢測,再利用霍夫直線擬合結(jié)合角度約束法實現(xiàn)擾動葡萄采摘點的定位。視覺定位試驗結(jié)果表明:自然環(huán)境中不同光照下擾動葡萄采摘點的視覺定位準確率達80%以上,為采摘機器人應(yīng)用于實際生產(chǎn)提供了理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:It has practical application value to locate the disturbed grape picking point by picking robot in unstructured environment. Firstly, based on the model of "flexible Rod-hinge-rigid Rod-Mass Ball", the shape of grape string is analyzed. The perturbed state is decomposed into two planar pendulum motions of XOY and YOZ. The disturbed grape is photographed by video, and the fruit and fruit stem are obtained by the Otsu threshold segmentation of the multi-frame images of grape in the video. The centroid of grape string in each frame image is calculated, and the curve fitting of the center of grape string in each frame image is carried out to calculate the period and angle of grape single pendulum motion, so as to determine whether the disturbed grape is suitable for visual positioning. For the disturbed grape which can realize visual positioning, the grapevine image corresponding to the centroid point in the middle position of a single pendulum is selected, and the Canny edge detection is carried out on the rectangular area above the grape string. Then the location of the disturbed grape picking point was realized by using Hoff straight line fitting and angle constraint method. The result of visual localization experiment showed that the visual positioning accuracy of the disturbed grape picking point in the natural environment was more than 80% under different illumination. It provides a theoretical basis for the application of picking robot in practical production.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學數(shù)學與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(31201135) 廣東省科技計劃項目(2015A020209123) 廣州市科技計劃項目(201506010081)
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻】

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