信息感知是果蔬機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一。復(fù)雜環(huán)境下獼猴桃多目標(biāo)果實識別是信息感知的一個難點也是獼猴桃采摘機(jī)器人高效作業(yè)的一個重要因素同時也是多機(jī)械臂獼猴桃采摘機(jī)器人多臂同時采摘的關(guān)鍵。探究獼猴桃多目標(biāo)果實的識別方法是本研究的重點。通過對復(fù)雜環(huán)境下簇生獼猴桃生長狀態(tài)的分析,選取正確的獼猴桃多目標(biāo)果實圖像獲取方式,能夠減少無關(guān)背景的干擾。本研究選取獼猴桃果萼作為識別點,研究復(fù)雜環(huán)境下獼猴桃多目標(biāo)果實識別方法,最終獲取獼猴桃果實的果萼像素坐標(biāo)。同時在圖像預(yù)處理階段研究圖像處理分割軟件能為獼猴桃多目標(biāo)果實的識別提供方便,也可為其他果實的識別提供參考。本研究的主要結(jié)論有:(1)基于R-G的獼猴桃多目標(biāo)果實識別方法研究分析了獼猴桃果實的生長特性,獼猴桃具有簇生生長,垂直分布的特點。選取從底部獲取多目標(biāo)果實圖像方式,去除地面雜草、樹干等的干擾。對獼猴桃圖像中的果實部位RGB顏色分量進(jìn)行探測,發(fā)現(xiàn)在果實中R分量(紅色)占主要部分,背景樹葉中G分量占主要部分(綠色)。運用image Pro plus軟件對獲取的圖像進(jìn)行RGB分量分析,得出獼猴桃的果實部分RGB分量上存在R分量大于G分量,G分量大于B分量的關(guān)...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-8草莓采摘機(jī)器人Fig.1-8Strawberrypickingrobot.

基于機(jī)器視覺的簇生獼猴桃多目標(biāo)果實識別方法研究的識別識別(Hayashi等.2010,Hayashi等.2014)，利用輔助補光光，改善草莓圖像質(zhì)量，從而對草莓進(jìn)行識別，毫無疑。2007)在Lab顏色空間下對a通道圖像進(jìn)行處理，再運用終實現(xiàn)草莓的識別。圖1-....

圖3-5軟件運行結(jié)果

基于機(jī)器視覺的簇生獼猴桃多目標(biāo)果實識別方法研究()kkhrn—第k級灰度值—圖像中灰度為的像素個數(shù)割效果圖獲取通過圖像的RGB分量，建立色差分割模型（式3-7）：SlRmGnB、B——像素點的紅、綠、藍(lán)顏色分量值—色差分....

圖1-1果蔬采摘機(jī)器人(王倩，2013)

圖1-1果蔬采摘機(jī)器人(王倩，2013)Fig.1-1Thefruit-vegetablepickingrobot來果蔬收獲的研究重點，原因如下：一方面aj和Sahari2014,姬江濤等.2014,李秦川等5,項榮等.2013)，對于大面積的果蔬采收....

圖1-3獼猴桃采摘環(huán)境

圖1-3獼猴桃采摘環(huán)境圖1-4底部獲取的獼猴桃圖像ig.1-3ThepickingenvironmentofkiwifruitFig.1-4Thekiwifuitsimageobtainedatthebot2果實識別技術(shù)概述近年來，圖像處理技....

本文編號：3901435