【摘要】：番茄收獲是一個(gè)極其耗費(fèi)勞動(dòng)力的過(guò)程,為減輕番茄收獲作業(yè)的勞動(dòng)力需求,目前已有研制成功的番茄自動(dòng)收獲機(jī)器人小規(guī)模投入使用,但是都是以單個(gè)番茄果實(shí)為對(duì)象,單果實(shí)采摘效率相對(duì)人工的優(yōu)勢(shì)并不明顯。番茄果實(shí)成串收獲可以提高效率,針對(duì)番茄成串采摘過(guò)程中機(jī)器人采摘點(diǎn)的空間定位需求,本課題具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)研究對(duì)比番茄串圖像在HSV和RGB模型中的分量圖,進(jìn)一步將果實(shí)串圖像分成綠葉、果梗和果實(shí)等區(qū)域,統(tǒng)計(jì)各區(qū)域顏色分量均值發(fā)現(xiàn)在R-G分量差下分割最優(yōu),R-G直方圖為雙峰分布,所以采用Otsu法分割,通過(guò)形態(tài)學(xué)等方法去除干擾,利用Canny算子提取果串輪廓,最后計(jì)算并得到果實(shí)串的質(zhì)心、外接矩形橫縱比、輪廓周長(zhǎng)、像素面積等一系列識(shí)別特征。(2)根據(jù)果實(shí)串特征確定果梗的ROI,并將果梗區(qū)域轉(zhuǎn)為HSV圖,在H通道下灰度處理結(jié)合固定閾值法得到果梗二值圖。采用閾值法、形態(tài)學(xué)法、橫向掃描像素等方法得到單一果梗。比較距離變換法、Zhang細(xì)化算法、形態(tài)學(xué)細(xì)化法提取骨架效果,實(shí)驗(yàn)表明Zhang細(xì)化算法得到的骨架毛刺最少,連通性較優(yōu)。選用Harris算法提取骨架的角點(diǎn),并將得到的角點(diǎn)按縱軸坐標(biāo)大小排序,通過(guò)角點(diǎn)與特征點(diǎn)的關(guān)系公式提取特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)。(3)采用雙目相機(jī)進(jìn)行采摘點(diǎn)的深度信息提取試驗(yàn),利用Matlab標(biāo)定工具獲取相機(jī)內(nèi)外參數(shù),通過(guò)極線搜索特征點(diǎn)結(jié)合極線約束、視差范圍約束等方法進(jìn)行立體匹配。通過(guò)公式計(jì)算獲得深度信息,與激光測(cè)距儀實(shí)測(cè)值對(duì)比,結(jié)果表明在250~900mm距離內(nèi),深度計(jì)算誤差在10mm內(nèi)。(4)分析和研究深度計(jì)算值與實(shí)測(cè)值偏差較大的原因,進(jìn)一步引入深度誤差補(bǔ)償機(jī)制,建立數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行直線插補(bǔ),結(jié)果表明,誤差補(bǔ)償后,精度平均提高2.92mm,最后利用幾何原理計(jì)算空間三維坐標(biāo)對(duì)比測(cè)距儀測(cè)量的坐標(biāo)值,結(jié)果表明,250~900mm范圍內(nèi),坐標(biāo)計(jì)算值對(duì)比實(shí)測(cè)值誤差最大為6.8mm,滿足末端執(zhí)行器采摘需求。本研究搭建和設(shè)計(jì)了針對(duì)番茄串采摘點(diǎn)空間定位實(shí)驗(yàn)的視覺(jué)平臺(tái)和方法流程,實(shí)現(xiàn)了自然光照下番茄果實(shí)串采摘點(diǎn)的空間坐標(biāo)的提取。
【圖文】：

(a) 黃瓜收獲機(jī)器人 (b) 番茄收獲機(jī)器人 (c) 草莓收獲機(jī)器人圖 1.1 國(guó)外收獲機(jī)器人1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀在意識(shí)到機(jī)器視覺(jué)在機(jī)器人領(lǐng)域的重要研究?jī)r(jià)值之后，我國(guó)的許多科研人員也相繼投入這一方面的研究并取得了一定的進(jìn)展。2004 年，浙江大學(xué)的徐惠榮等[22]實(shí)驗(yàn)了兩種柑桔果實(shí)的識(shí)別定位方法，一種是基于 RGB 顏色空間模型的，通過(guò)分析對(duì)比 53 幅在自然光條件下拍攝下的圖像，發(fā)現(xiàn)果實(shí)、枝干、葉子的 R、G 顏色分量基本分布在對(duì)應(yīng)坐標(biāo)系 45°對(duì)角線上，進(jìn)一步分析提出了利用 R-B 色差進(jìn)行閾值分割，實(shí)驗(yàn)表明肉眼可見(jiàn)的成熟單果和多果果實(shí)的識(shí)別率為 100%。另一種是利用紅外熱成像技術(shù)，在不同的溫度、濕度下，果實(shí)、枝干、樹(shù)葉的溫度是有差異的，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，在順光情況下有較好的識(shí)別效果，，在背光的環(huán)境下則不能識(shí)別，該方法受環(huán)境因素影響較大。

后左右相機(jī)計(jì)算的空間坐標(biāo)誤差滿足要求。2007 年，張立彬[30]等提出了一種溫室黃瓜的識(shí)別方法以 B（藍(lán)色）和 S（飽度）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，成功訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后，以黃瓜植株作為研究對(duì)象，保黃瓜目標(biāo)區(qū)域，去除背景，通過(guò) 40 個(gè)黃瓜圖像實(shí)驗(yàn)表明，識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)百 75%。2012 年，熊俊濤和鄒湘軍等[31]提出了擾動(dòng)條件下荔枝的識(shí)別定位方法，在獲過(guò)程中機(jī)械臂產(chǎn)生對(duì)荔枝的擾動(dòng)，通過(guò)試驗(yàn)平臺(tái)模擬震蕩過(guò)程，在 HIS 空下結(jié)合 FCM 模糊 C 均值聚類(lèi)法分割圖像，最后利用霍夫直線檢測(cè)并求坐標(biāo)，采用多幀檢測(cè)求平均值的方法，試驗(yàn)表明空間的誤差在 6cm 以內(nèi)滿足采摘業(yè)的需求。國(guó)內(nèi)的一些機(jī)構(gòu)也研制了相應(yīng)的采摘機(jī)器人，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)研發(fā)的荔枝采機(jī)器人如圖 1.2（a）所示，利用雙目定位通過(guò)算法自動(dòng)規(guī)劃采摘路徑，其采效率是人工的兩倍；圖 1.2（b）是中國(guó)的研究機(jī)構(gòu)針對(duì)蘋(píng)果研制的收獲機(jī)器，通過(guò)安裝不同的傳感器應(yīng)對(duì)復(fù)雜的采摘環(huán)境，其整體分為兩部分：采摘部和移動(dòng)部分，在實(shí)際工作中能夠高效的完成作業(yè)需求。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;S225

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