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基于Kinect的田間蘋果檢測與定位方法研究

發(fā)布時間:2020-04-02 05:16
【摘要】:蘋果是我國大規(guī)模種植的農(nóng)產(chǎn)品之一,是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱。但是,目前蘋果的采摘作業(yè)主要依靠勞動力來完成,其勞動強度大、生產(chǎn)成本高、生產(chǎn)率低。因此,研究智能化水平較高的蘋果采摘機器人代替人工采摘具有重要的意義。本文主要針對田間環(huán)境下墻型種植模式的爵士蘋果,使用Kinect相機獲取對齊的彩色圖像、深度圖像和點云數(shù)據(jù)。首先基于常用的兩種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原始彩色蘋果圖像進行果實檢測方法的研究,但枝干遮擋的果實易被分成幾個獨立的部分,可能導(dǎo)致一個果實被誤檢測為幾個果實,且不能確定果實遮擋的果實采摘順序,需對果實再進行多分類標(biāo)記;然后為進一步提高檢測精度,針對墻型種植模式下的蘋果圖像背景復(fù)雜的缺點,利用深度圖像去除復(fù)雜背景,再以結(jié)果較優(yōu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行去背景后的蘋果圖像檢測;最后基于點云數(shù)據(jù)進行蘋果果實定位方法的研究。本文主要研究內(nèi)容具體如下:(1)基于原始彩色蘋果圖像檢測研究。首先使用幾何變換和圖像增強的方法對采集到的圖像進行數(shù)據(jù)增廣;然后分別進行果實標(biāo)記和果實多分類標(biāo)記,對數(shù)據(jù)增廣的樣本進行標(biāo)記文件映射;最后采用基于Faster-RCNN原理的VGG16和ZF網(wǎng)絡(luò)模型進行圖像的訓(xùn)練和檢測。實驗結(jié)果表明:VGG16網(wǎng)絡(luò)模型平均檢測精度較高,在果實檢測模型中,果實AP值為88.12%,檢測時間為0.182s/幅;在果實多分類檢測模型中,單個無遮擋的果實AP值為90.90%,樹葉遮擋的果實AP值為89.94%,枝干遮擋的果實AP值為85.82%,果實遮擋的果實AP值為84.82%,mAP值為87.87%,檢測時間為0.241s/幅。(2)基于去背景彩色蘋果圖像檢測研究。首先找出深度圖像中深度值超過200 cm的像素點;然后將同分辨率的彩色圖像中對應(yīng)像素點的值置0,并進行圖像數(shù)據(jù)增廣和相應(yīng)的標(biāo)記文件映射;最后使用遷移原始圖像最佳檢測模型參數(shù)的方法對新的VGG16網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練和檢測。實驗結(jié)果表明:在果實檢測模型中,果實AP值為89.32%,比原始圖像檢測值提高了 1.2%,檢測時間為0.181s/幅;在果實多分類檢測模型中,單個無遮擋的果實AP值為91.12%,樹葉遮擋的果實AP值為90.25%,枝干遮擋的果實AP值為87.34%,果實遮擋的果實AP值為86.48%,mAP值為88.80%,分別比原始圖像檢測值提高了0.22%、0.31%、1.52%、1.66%和0.93%,檢測時間為0.240s/幅。(3)蘋果果實的三維空間定位研究。首先使用MATLAB編程獲取去除背景后的蘋果邊界框的左上角和右下角兩個像素點坐標(biāo),再計算其平均值作為中心像素點坐標(biāo),并依次獲取中心像素點的上、下、左、右、左上、左下、右上、右下8個領(lǐng)域像素點坐標(biāo);然后分別使用直通濾波、統(tǒng)計濾波和雙邊濾波的方法對點云進行背景去除、離群點去除和內(nèi)部高頻噪聲去除;最后提取這9個像素點的三維空間坐標(biāo)值,計算其平均值作為蘋果果實最終抓取點的三位空間坐標(biāo)。通過基于Faster-RCNN原理的VGG16和ZF網(wǎng)絡(luò)模型對原始彩色蘋果圖像分別進行果實檢測和果實多分類檢測,VGG16網(wǎng)絡(luò)模型相比于ZF網(wǎng)絡(luò)模型對田間環(huán)境下蘋果均有較好的檢測效果;然后對原始彩色蘋果圖像進行復(fù)雜背景去除,進一步提高了檢測精度;最后從去噪后的點云數(shù)據(jù)中獲取了果實的三維空間坐標(biāo)并確定了果實的采摘順序。本文為蘋果采摘機器人的目標(biāo)檢測與定位提供了一些方法,取得了一些可供參考的結(jié)論。
【圖文】:

果實,蘋果樹,檢測方法,紋理


逡逑相比傳統(tǒng)種植模式下的蘋果矮化冠狀樹形,爵士蘋果的樹形為墻型,如圖1-1所示。逡逑多數(shù)蘋果果實位于果樹兩側(cè),枝條遮擋較少,使得采摘機械手可以直接到達需要采摘的逡逑目標(biāo)果實前,,避免了枝條阻礙采摘路線,非常有利于機械化采摘。因此,在標(biāo)準(zhǔn)化的蘋逡逑果種植模式下,有望實現(xiàn)蘋果的采摘自動化作業(yè),對提高蘋果采摘工作效率,促進蘋果逡逑產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的科學(xué)研宄意義。逡逑sE逡逑圖1-1墻型種植蘋果樹逡逑Fig.邋1-1邋Apple邋tree邋planted邋in邋wall逡逑在傳統(tǒng)的果實檢測方法中,生要針對果實的顏色、紋理和形狀進行檢測,但檢測過逡逑程較為復(fù)雜,近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)已成為機器學(xué)習(xí)研宄中逡逑的^個新的領(lǐng)域。通過建立和模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿人腦的機制來解逡逑釋數(shù)據(jù),已在圖像、聲音和文本等領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution逡逑Neural邋Network

示意圖,網(wǎng)結(jié)構(gòu),示意圖,低維


圖2-1邋Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Fig.邋2-1邋The邋schematic邋diagram邋of邋Faster-RCNN邋network邋architecture逡逑RPN部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖2-2所示。每個滑動窗;P位置被映射為一個低維的特逡逑征向量,低維是相對于特征圖大。鳎璧,其中,ZF網(wǎng)絡(luò)中為256維,VGG16網(wǎng)絡(luò)為逡逑512維。之后,特征向復(fù)輸入到reg邊框回歸網(wǎng)絡(luò)和ds邊框分類網(wǎng)絡(luò)兩個子網(wǎng)絡(luò)中,分逡逑別對區(qū)域建議生成的邊界框進行位置精修和對每個anchor是否屬于目標(biāo)或背景進行打逡逑分,所以會有wxhx9個結(jié)果。逡逑2k邋scores邐4々邋coordinates邐^邋anchor邋boxes逡逑els邋layer邐舍邋reg邋layer邐b逡逑256-d邐■逡逑t邋intermediate邋layer逡逑\^^二二.F逡逑\邐\邐\邐V邋\邐邋邋?逡逑?逡逑Conv邋feature邋map邐?逡逑圖2-2邋RPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Fig.邋2-2邋The邋schematic邋diagram邋of邋RPN邋network邋architecture逡逑2.1.2網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法逡逑RPN網(wǎng)絡(luò)和Fast-RCNN網(wǎng)絡(luò)共享了一個提取特征的VGG16或ZF網(wǎng)絡(luò),為了精調(diào)逡逑這個網(wǎng)絡(luò)模型
【學(xué)位授予單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:S661.1;TP391.41

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本文編號:2611509

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