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《浙江大学》 2006年
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基于双目立体视觉系统的设施农业作物位置信息获取

申川  
【摘要】:基于机器视觉技术的机器人在设施农业中的应用越来越广泛,作为机器人重要的外部环境信息来源,机器视觉系统在目标的识别和定位方面发挥着巨大作用。本文应用双目立体视觉技术识别成熟番茄果实并确定其空间位置,为设施农业内作业的机器人采摘提供必要的目标信息。主要研究内容如下: 1、综述了国内外设施农业机器人技术的研究现状和机器视觉技术在机器人中的应用,特别阐述了立体视觉技术在目标识别和定位的研究进展,并指出了国内外研究中所存在的问题。 2、建立了适合本研究的立体视觉系统。该系统由图像采集卡、CCD相机和工控机组成。 3、基于机器视觉技术的成熟番茄果实识别。利用彩色CCD相机在不同光照条件下采集图像,通过对R、G、B三个分量的线性变换的研究,确定了用于图像分割的彩色特征,并从植株背景中识别出成熟番茄,然后提取了二维图像中番茄区域的形心和最小外接矩形的长和宽。 4、研究了基于特征匹配的立体视觉检测成熟番茄果实位置信息的方法。分别提取了二维图像上果实的形心和边缘特征,利用形心直接进行立体匹配,初步确定了果实的位置。采用链码对果实的边缘分段进行了描述,采用双向匹配算法根据相关性确定匹配点,计算出深度值,根据不同的末端执行件给出了采摘点在三维坐标系下的位置。该方法的计算时间小于0.07s,当距离小于550mm时,误差在±10mm以内。 5、研究了基于区域匹配的立体视觉检测成熟番茄果实位置信息的方法。根据二维图像上番茄的形心和最小外接矩形的长和宽来确定ROI(region of interest),然后研究了该区域R、G、B三个彩色分量的特征,采用了适宜的线性变换I=(2×R-G-B)/4作为灰度值。选择合适的匹配窗口并在右图中设置了进行匹配计算的区域范围,在该区域内采用归一化的相关量计算左右图像中窗口的相似度,然后应用两次阈值法对匹配计算的结果进行判断,决定匹配点,最后根据不同的末端执行件给出了采摘点在三维坐标系下的位置。该方法的计算时间小于0.35s,虽然比基于特征匹配的立体视觉检测方法所用的时间长,但可以获得更多的表面点,为不同的末端执行件确定采摘点带来了方便。将番茄表面不同区域的深度修正结果与测量值相比较,当距离在350mm以内时,误差接近于0,当距离在450mm以内时,误差均在±13mm之间,可以满足采摘要求。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP399

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【引证文献】
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【参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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