【摘要】：柑橘是我國廣泛種植的水果之一,也是世界貿(mào)易量較大的一種水果。目前,柑橘采摘主要以人工方式為主,存在季節(jié)性突出、勞動(dòng)強(qiáng)度大、成本高等問題。采摘機(jī)器人可有效減輕人工作業(yè)強(qiáng)度、降低生產(chǎn)成本,但自然環(huán)境下重疊果實(shí)的精準(zhǔn)識(shí)別是智能采摘面臨的難題之一,因此,面向柑橘采摘機(jī)器人開展重疊果實(shí)的識(shí)別和定位技術(shù)研究具有重要意義。本論文依托重慶市重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)共性關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新專項(xiàng)項(xiàng)目,以自主研制的柑橘采摘機(jī)器人本體為平臺(tái),基于雙目立體視覺技術(shù)開展針對(duì)自然環(huán)境下無遮擋重疊柑橘、被樹葉部分遮擋重疊柑橘的識(shí)別和定位技術(shù)研究。論文主要研究工作包括:1、雙目立體視覺系統(tǒng)的搭建與標(biāo)定。搭建了柑橘采摘機(jī)器人雙目立體視覺系統(tǒng),并對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行了標(biāo)定。結(jié)果表明:左相機(jī)在x,y方向上的誤差分別為0.29743、0.25099個(gè)像素;右相機(jī)在x,y方向上的誤差分別為0.30286、0.25288個(gè)像素,滿足精度要求。2、重疊柑橘的分割與識(shí)別。結(jié)合Lab和HSV顏色空間,基于顏色特征實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像中柑橘區(qū)域的準(zhǔn)確提取。在自然環(huán)境下,針對(duì)無遮擋重疊柑橘,提出了一種基于凹區(qū)域簡(jiǎn)化和距離分析的果實(shí)分割方法,針對(duì)被樹葉部分遮擋的重疊柑橘,提出了一種基于輪廓曲率和距離分析的果實(shí)分割方法,實(shí)現(xiàn)了重疊果實(shí)的有效分割,并結(jié)合最小二乘橢圓擬合和圓擬合的方法進(jìn)行了輪廓重建。在此基礎(chǔ)上,開展了戶外果園環(huán)境下重疊柑橘的分割、重建實(shí)驗(yàn),并通過輪廓重建誤差、不重合度和重建時(shí)間等三個(gè)指標(biāo)對(duì)比分析了本文方法、RANSAC算法和Hough變換算法的分割、重構(gòu)效果及效率。結(jié)果顯示:基于本文方法所得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu),這表明本文針對(duì)無遮擋、被樹葉部分遮擋的重疊柑橘所提出的果實(shí)分割方法是有效的、可行的。3、重疊柑橘的三維空間定位。采用SURF算法對(duì)重疊柑橘圖像進(jìn)行了特征點(diǎn)提取,并結(jié)合SSD算法、RANSAC算法和極線約束完成了特征點(diǎn)匹配;在此基礎(chǔ)上,確定了重疊柑橘果實(shí)中心的三維空間坐標(biāo),對(duì)重疊柑橘以果實(shí)中心深度值大小為判斷依據(jù),確定了重疊柑橘的遮擋關(guān)系,并對(duì)重疊柑橘中心深度進(jìn)行了戶外測(cè)量對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:本文方法測(cè)量的平均誤差約6.38mm,滿足戶外空間定位需求。4、柑橘機(jī)器人雙目立體視覺系統(tǒng)的軟件界面設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在Qt5.8.0軟件編譯環(huán)境中,結(jié)合OpenCV3.10圖像處理庫,完成了柑橘采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)的軟件界面設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了相關(guān)模塊功能的可視化。
【圖文】：

圖 1.1 重疊染色體分割 圖 1.2 重疊細(xì)胞分割在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域：Hannan M W 等[13]經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，提出了基于區(qū)域標(biāo)記、割、邊緣檢測(cè)和直徑提取的立體視覺匹配算法，可以對(duì)不同光照條件和遮擋下

圖 1.1 重疊染色體分割 圖 1.2 重疊細(xì)胞分割在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域：Hannan M W 等[13]經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，提出了基于區(qū)域標(biāo)記、割、邊緣檢測(cè)和直徑提取的立體視覺匹配算法，可以對(duì)不同光照條件和遮擋下
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242;S225

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本文編號(hào)：2611863