在我國,果蔬采摘作業(yè)很大程度上仍然依靠人工完成,然而,隨著農(nóng)村人口不斷減少,人口老齡化日益嚴重,此外部分果蔬采摘期短,需集中作業(yè),使得農(nóng)業(yè)勞動力愈發(fā)不足。因此,開展果蔬采摘機器人研究,實現(xiàn)果蔬自動化采摘迫在眉睫。視覺系統(tǒng)作為采摘機器人的核心部分,對機器人能否順利采摘果實有著至關重要的影響。本文在國家自然科學基金“基于快速視覺伺服控制的多照度環(huán)境蘋果高效機器采摘方法研究（31571571）”項目和教育部博士點專項基金“蘋果采摘機器人常見生長形態(tài)果實自適應精確識別研究（20133227110024）”的資助下,以果園中的重疊蘋果為研究對象,重點研究重疊蘋果的快速動態(tài)識別以及定位,主要涵蓋如下內容:1、重疊蘋果圖像去噪與顏色特征分析。由于多種因素的存在,從果園中現(xiàn)場采集的圖像通常會含有一定的噪聲,對后續(xù)圖像識別造成干擾,因此,圖像去噪是目標果實識別的第一步。本文采用彩色圖像鄰域平均法以及中值濾波法去除圖像中的噪聲,然后對去噪之后的低噪圖像進行顏色特征分析,為圖像分割奠定基礎。2、重疊蘋果圖像分割以及完善。分割是識別的基礎,本文對比了三種基于閾值的圖像分割方法,最后選用改進的R-G色差分割算法... 

【文章來源】：江蘇大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 果蔬采摘機器人視覺系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 單目視覺研究現(xiàn)狀
        1.2.2 雙目視覺研究現(xiàn)狀
        1.2.3 重疊果實識別研究現(xiàn)狀
        1.2.4 動態(tài)識別研究現(xiàn)狀
    1.3 果蔬采摘機器人視覺系統(tǒng)目前存在問題
    1.4 本文主要研究內容
第二章 重疊蘋果圖像預處理
    2.1 蘋果圖像平滑算法研究
        2.1.1 彩色圖像鄰域平均法
        2.1.2 彩色圖像中值濾波法
    2.2 圖像顏色空間選擇
        2.2.1 RGB顏色空間
        2.2.2 HSI顏色空間
        2.2.3 CMY與CMYK顏色空間
        2.2.4 XYZ與Lab顏色空間
    2.3 本章小結
第三章 重疊蘋果快速動態(tài)識別研究
    3.1 重疊蘋果快速動態(tài)識別方法
    3.2 圖像分割
        3.2.1 直方圖閾值法
        3.2.2 最大類間方差法
        3.2.3 改進的R-G色差分割算法
    3.3 分割后圖像去噪
        3.3.1 數(shù)學形態(tài)學應用
            3.3.1.1 腐蝕與膨脹
            3.3.1.2 開運算與閉運算
        3.3.2 孔洞填充
        3.3.3 閾值面積保留法
    3.4 重疊蘋果匹配模板快速提取
        3.4.1 確定重疊蘋果圓心
        3.4.2 確定重疊蘋果半徑
        3.4.3 模板提取
    3.5 重疊蘋果快速動態(tài)識別
        3.5.1 機器人運動路徑預判
        3.5.2 快速歸一化互相關匹配
    3.6 本章小結
第四章 重疊蘋果定位研究
    4.1 雙目立體視覺系統(tǒng)
        4.1.1 雙目立體視覺原理
        4.1.2 雙目立體視覺系統(tǒng)設計
    4.2 攝像機標定
        4.2.1 常用坐標系說明
        4.2.2 攝像機標定方法
        4.2.3 攝像機標定實驗
    4.3 重疊蘋果立體匹配
        4.3.1 基于區(qū)域的立體匹配
        4.3.2 基于特征的立體匹配
    4.4 重疊蘋果深度信息獲取
    4.5 本章小結
第五章 實驗結果與討論
    5.1 重疊蘋果快速動態(tài)識別實驗
        5.1.1 實驗結果
        5.1.2 實驗結果分析
    5.2 重疊蘋果定位實驗
    5.3 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 研究工作總結
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
碩士期間的主要成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]融合Harris與SIFT算法的荔枝采摘點計算與立體匹配[J]. 郭艾俠,熊俊濤,肖德琴,鄒湘軍.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(12)
[2]基于單目視覺與超聲檢測的振蕩果實采摘識別與定位[J]. 李國利,姬長英,顧寶興.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(11)
[3]我國蘋果產(chǎn)業(yè)的格局和發(fā)展建議[J]. 楊杰.  中國果菜. 2015(06)
[4]融合K-means與Ncut算法的無遮擋雙重疊蘋果目標分割與重建[J]. 王丹丹,徐越,宋懷波,何東健,張海輝.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2015(10)
[5]蘋果采摘機器人夜間識別方法[J]. 趙德安,劉曉洋,陳玉,姬偉,賈偉寬,胡嬋莉.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(03)
[6]蘋果采摘機器人快速跟蹤識別重疊果實[J]. 趙德安,沈甜,陳玉,賈偉寬.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2015(02)
[7]我國蘋果產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析與建議[J]. 李志霞,聶繼云,李靜,徐國鋒,李海飛,閆震,毋永龍,匡立學.  中國果樹. 2014(05)
[8]蔬菜機械化收獲技術及其發(fā)展![J]. 王俊,杜冬冬,胡金冰,朱建錫.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2014(02)
[9]蘋果采摘機器人目標果實快速跟蹤識別方法[J]. 呂繼東,趙德安,姬偉.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2014(01)
[10]基于凸殼的重疊蘋果目標分割與重建算法[J]. 宋懷波,張傳棟,潘景朋,陰煦,莊伊斌.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2013(03)

博士論文
[1]采摘機器人圖像處理系統(tǒng)中的關鍵算法研究[D]. 謝忠紅.南京農(nóng)業(yè)大學 2013
[2]蘋果采摘機器人視覺測量與避障控制研究[D]. 呂繼東.江蘇大學 2012

碩士論文
[1]蘋果采摘機器人視覺系統(tǒng)技術基礎研究[D]. 丁乙.燕山大學 2014
[2]基于雙目立體視覺的數(shù)字圖像區(qū)域匹配算法研究[D]. 陳辰.上海師范大學 2013
[3]基于雙目視覺的黃瓜采摘機器人關鍵技術的研究[D]. 金理鉆.上海交通大學 2013
[4]采棉機器人視覺系統(tǒng)的關鍵技術研究[D]. 劉金帥.新疆大學 2012



本文編號：3247685