【摘要】：隨著茶道的興盛和茶葉飲料的快速發(fā)展,人們對(duì)于茶葉的需求越來(lái)越大。茶葉具有較強(qiáng)的季節(jié)性和較短的最佳采茶時(shí)間,目前主要依靠人工采摘,但采茶工人的數(shù)量比較有限。據(jù)統(tǒng)計(jì),每到采茶時(shí)期,一個(gè)千畝茶園需要上千位采茶工人,招工問(wèn)題非常突出,人力成本昂貴,因而茶廠迫切需要能夠顯著提高采摘效率的采茶機(jī)。目前市面上的采茶機(jī)主要是用于大宗茶的快速采摘,基本采用盲目切割的方式,切割得到的茶葉嫩芽率較低,難以滿足人們對(duì)于茶葉質(zhì)量的要求。因此,針對(duì)采茶機(jī)研發(fā)一套能夠有選擇性地切割茶葉的割刀控制方法具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。為了降低采茶的人力成本并提高現(xiàn)有的履帶乘坐式采茶機(jī)切割茶葉的質(zhì)量,本文從視覺(jué)控制方面入手,研究并設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺(jué)的采茶機(jī)割刀控制方法,主要完成的工作和成果如下:(1)為了使履帶乘坐式采茶機(jī)的割刀姿態(tài)與茶形實(shí)時(shí)保持一致,使之適用于不同茶園地形及茶葉生長(zhǎng)狀況,對(duì)采茶機(jī)割刀的視覺(jué)控制方案進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過(guò)分析履帶乘坐式采茶機(jī)的機(jī)身結(jié)構(gòu)和功能需求,確定工控一體機(jī)及工業(yè)相機(jī)的型號(hào);對(duì)比不同安裝位置(前方、后方和側(cè)面)采集視頻圖像的優(yōu)缺點(diǎn),確定采用前方安裝方案;最后,采用HALCON算法庫(kù)對(duì)相機(jī)進(jìn)行了內(nèi)參標(biāo)定,消除鏡頭畸變,提高采集視頻的圖像質(zhì)量。(2)為了增強(qiáng)工業(yè)相機(jī)采集的視頻圖像中茶葉和割刀定位橫桿的色彩特征,對(duì)茶葉視頻圖像預(yù)處理方法進(jìn)行了研究。分析并比較了常用的顏色空間模型特征,對(duì)比HSI顏色空間強(qiáng)度分量對(duì)比度提升方法、RGB獨(dú)立分量均衡化方法、RGB三維聯(lián)合均衡化方法和多尺度Retinex方法的預(yù)處理效果,提出了一種基于Lab的茶葉圖像色彩對(duì)比度增強(qiáng)方法。該方法以RGB獨(dú)立分量直方圖均衡化后圖像為渲染圖,對(duì)a通道和b通道進(jìn)行色彩渲染,并對(duì)L通道進(jìn)行對(duì)比度提升,較好地增強(qiáng)了茶葉和割刀定位橫桿的色彩特征,為后續(xù)提高茶葉嫩芽識(shí)別和弧形割刀定位的精度打下基礎(chǔ)。(3)為了精確識(shí)別視頻圖像中的茶葉嫩芽區(qū)域,提出了一種基于RGB顏色空間的嫩芽識(shí)別方法。針對(duì)室外光照強(qiáng)度隨環(huán)境變化較大且容易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象的情況,采用R、G、B分量作差的方式減小光照影響;基于茶葉嫩芽的顏色特征,對(duì)G-B差值增強(qiáng)圖像進(jìn)行OSTU自動(dòng)閾值分割處理,得到嫩芽的初步區(qū)域;通過(guò)分析初步嫩芽區(qū)域中的誤識(shí)別區(qū)域距離茶葉嫩芽較遠(yuǎn)且分布較散的特征,設(shè)計(jì)了一種膨脹去噪方法,進(jìn)一步處理嫩芽初步區(qū)域,消除誤識(shí)別區(qū)域,從而得到最終的嫩芽區(qū)域。(4)針對(duì)采茶機(jī)割刀為弧形且橫截面較細(xì)、直接定位比較困難的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種弧形割刀間接定位方法,并通過(guò)分別控制割刀左右側(cè)高度,以實(shí)現(xiàn)割刀實(shí)時(shí)貼合茶形的目的。首先采用了一種低復(fù)雜度的相機(jī)外參在線標(biāo)定方法,快速、準(zhǔn)確得到現(xiàn)實(shí)與圖像的比例關(guān)系;再利用割刀定位橫桿顏色和形狀特征較為明顯,且與弧形割刀固定相連的特征,提出了一種自適應(yīng)膨脹模版割刀定位橫桿識(shí)別方法;然后利用已知的結(jié)構(gòu)參數(shù)和現(xiàn)實(shí)與圖像的比例關(guān)系,計(jì)算得到弧形割刀在圖像中的姿態(tài);最后基于嫩芽區(qū)域和弧形割刀的相對(duì)位姿關(guān)系,分別調(diào)整割刀左右側(cè)高度,使割刀姿態(tài)與茶形保持一致。(5)基于QT5平臺(tái),采用HALCON算法庫(kù),設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺(jué)的采茶機(jī)割刀控制軟件。首先,對(duì)軟件進(jìn)行了需求分析,包括功能需求和性能需求;然后,對(duì)軟件總體進(jìn)行設(shè)計(jì),包括軟件框架設(shè)計(jì)和軟件流程設(shè)計(jì);最后,對(duì)軟件主要功能模塊進(jìn)行實(shí)現(xiàn),包括采集顯示模塊、自動(dòng)調(diào)節(jié)模塊和人機(jī)交互模塊。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S225.99;TP391.41
【圖文】：

機(jī)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的形變和模糊現(xiàn)象，能續(xù)割刀定位和嫩芽識(shí)別的精度。得到的圖像具有一定的畸變，因此參與相機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān)，而與相機(jī)參標(biāo)定法對(duì)相機(jī)內(nèi)參進(jìn)行離線標(biāo)定位。標(biāo)定板采用內(nèi)圓外方的形式，米，相鄰圓形標(biāo)記中心的水平和垂的外邊緣距離為圓形標(biāo)記直徑的兩參標(biāo)定法的思路是先通過(guò)標(biāo)定板邊息，投影計(jì)算得到圓形標(biāo)記的中心心坐標(biāo)，最后計(jì)算相機(jī)內(nèi)參，使兩

圖 2-4 相機(jī)標(biāo)定圖表 2-3 相機(jī)標(biāo)定結(jié)果相機(jī)內(nèi)參 標(biāo)定結(jié)果焦距(Focus) 0.0102558566646048畸變參數(shù)(Kappa) -3962.75166982763單個(gè)像元寬度(Sx) 8.31461255222501e-006單個(gè)像元高度(Sy) 8.3e-006中心點(diǎn) x 坐標(biāo)(Cx) 639.074826430009中心點(diǎn) y 坐標(biāo)(Cy) 409.924828343416圖像寬度(ImageWidth) 1280圖像高度(ImageHeight) 9603 圖像采集系統(tǒng)相機(jī)安裝位置的好壞直接影響圖像的質(zhì)量，本文比較了三種安裝方案：第一種是

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本文編號(hào)：2730462