【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、勞動強度大、成本高等問題。采摘機器人可有效減輕人工作業(yè)強度、降低生產(chǎn)成本,但自然環(huán)境下重疊果實的精準識別是智能采摘面臨的難題之一,因此,面向柑橘采摘機器人開展重疊果實的識別和定位技術研究具有重要意義。本論文依托重慶市重點產(chǎn)業(yè)共性關鍵技術創(chuàng)新專項項目,以自主研制的柑橘采摘機器人本體為平臺,基于雙目立體視覺技術開展針對自然環(huán)境下無遮擋重疊柑橘、被樹葉部分遮擋重疊柑橘的識別和定位技術研究。論文主要研究工作包括:1、雙目立體視覺系統(tǒng)的搭建與標定。搭建了柑橘采摘機器人雙目立體視覺系統(tǒng),并對雙目相機進行了標定。結果表明:左相機在x,y方向上的誤差分別為0.29743、0.25099個像素;右相機在x,y方向上的誤差分別為0.30286、0.25288個像素,滿足精度要求。2、重疊柑橘的分割與識別。結合Lab和HSV顏色空間,基于顏色特征實現(xiàn)了對圖像中柑橘區(qū)域的準確提取。在自然環(huán)境下,針對無遮擋重疊柑橘,提出了一種基于凹區(qū)域簡化和距離分析的果實分割方法,針對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分割方法,實現(xiàn)了重疊果實的有效分割,并結合最小二乘橢圓擬合和圓擬合的方法進行了輪廓重建。在此基礎上,開展了戶外果園環(huán)境下重疊柑橘的分割、重建實驗,并通過輪廓重建誤差、不重合度和重建時間等三個指標對比分析了本文方法、RANSAC算法和Hough變換算法的分割、重構效果及效率。結果顯示:基于本文方法所得到的評價指標最優(yōu),這表明本文針對無遮擋、被樹葉部分遮擋的重疊柑橘所提出的果實分割方法是有效的、可行的。3、重疊柑橘的三維空間定位。采用SURF算法對重疊柑橘圖像進行了特征點提取,并結合SSD算法、RANSAC算法和極線約束完成了特征點匹配;在此基礎上,確定了重疊柑橘果實中心的三維空間坐標,對重疊柑橘以果實中心深度值大小為判斷依據(jù),確定了重疊柑橘的遮擋關系,并對重疊柑橘中心深度進行了戶外測量對比實驗。結果表明:本文方法測量的平均誤差約6.38mm,滿足戶外空間定位需求。4、柑橘機器人雙目立體視覺系統(tǒng)的軟件界面設計與實現(xiàn)。在Qt5.8.0軟件編譯環(huán)境中,結合OpenCV3.10圖像處理庫,完成了柑橘采摘機器人視覺系統(tǒng)的軟件界面設計,實現(xiàn)了相關模塊功能的可視化。
【圖文】：

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

圖 1.1 重疊染色體分割 圖 1.2 重疊細胞分割在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域：Hannan M W 等[13]經(jīng)過多次實驗，提出了基于區(qū)域標記、割、邊緣檢測和直徑提取的立體視覺匹配算法，可以對不同光照條件和遮擋下
【學位授予單位】：重慶理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;S225

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