收藏本站
《华中农业大学》 2011年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于计算机视觉的树上柑橘自动识别和定位技术的研究

彭辉  
【摘要】:在柑橘的生产作业中,收获采摘约占整个作业量的40-50%,由于采摘作业的复杂性,我国当前的采摘自动化程度还很低。为提高劳动生产率,保证果实的实时采收,研究和开发柑橘采摘机器人,具有重要的意义。而作为机器人的核心系统即立体视觉系统的研究已成为机器人研究的热点和焦点。机器视觉系统主要解决果实的正确识别和准确定位问题,它是实现采摘机器人自动、快速、准确采摘果实的关键,是收获机器人发展必须首先解决的问题。 本文以树上相橘为研究对象,以柑橘果实的识别和定位为研究目的,结合双目立体视觉理论,对柑橘采摘机器人的视觉系统进行了研究。主要研究内容如下: (1)构建了双目立体视觉系统的硬件平台。根据试验场地和拍摄距离,选择基线距离为100~200mmm,测量深度范围为0.5~1.5m,两像机夹角为30。-45。的硬件平台系统参数。对平台中的摄像机进行了基于二维DLT方法的标定,获得像机内参(包括焦距.f、主点(u0,v0)、径向畸变K1,K2)和像机外参(包括摄像机相对世界参考坐标系的旋转矩阵R和平移向量71),通过内外参数,对部分典型的空间点坐标进行反投计算,反投结果与格网点提取结果的坐标分量之间的差值在0.03~0.41pixel之间,该结果表明像机标定结果具有较高的精度。 (2)对柑橘图像的预处理方法进行了研究。通过试验发现,R-B色彩空间能较好的将柑橘图像背景和果实进行分离,因此,是柑橘图像处理的最佳色彩空间,在该空间上,图像的预处理过程还包括二值化处理、基于中值滤波和形态学方法的噪声、孔洞、毛刺等的去除、基于图像乘法运算的前景目标原始灰度信息的恢复以及对双目图像对进行的图像校正处理,校正后的图像对共面并平行于基线,其极线互相平行且平行于扫描线,同名点具有相等的垂直坐标值。 (3)分析和研究了当前常规的分割方法、类圆目标分割方法、遮挡物体分割方法。对果实区域尤其是重叠区域的分割、果实目标的识别和提取进行了较为详细的算法分析和设计。在基于区域的分割算法上,提出了改进的K均值聚类算法,该算法自动计算聚类数并进行快速迭代,能对果实重叠区域进行较好分割,分割后区域间对比度、区域内部一致性以及目标计数一致性(即分割准确度)分别达到95%、98%、85%,均优于传统K均值算法。对一幅696×464像素图像进行处理的时间为109.85ms,适合实时性处理,但该算法不足之处是易产生过度分割。在基于边缘的分割算法上,提出了自适应Canny算法,该算法自动计算高斯尺度参数及高低阈值,边缘连结性能好,有一定的弱边缘检测能力,边缘检测误差为16.6%,其分割性能和效果优于经典的边缘检测算子。由于单一尺度边缘检测的局限性,设计了基于小波的多尺度边缘检测方法并将Canny算子与小波边缘检测相结合,进一步优化了分割结果,其边缘检测误差为7.79%。根据单一的基于区域和基于边缘的分割算法各自优缺点,将两种方法融合,设计了相应的融合算法,通过边缘检测结果限制区域的过度分割,通过区域分割结果改善边缘的完整性和果实重叠处弱边缘的检测能力,其区域分割准确度达到92%,边缘检测误差减少到7.06%,该方法在果实重叠处的分割上获得了较好的效果,分割得到的子区域接近真实的单个果实区域,检测到的果实边缘完整、连续且闭合。在果实分割的基础上,针对类圆果实本身的形状特性,设计了基于子图分解的RHT方法进行果实的识别和完整提取,其平均的正确识别率为83.3%,当图像中果实较多时更能体现该算法在时间效率和识别率上的优势。最后,首次提出基于视差图像的果实分割算法,将分割的依据和信息从二维图像的颜色、纹理等扩展到三维空间的深度值,其区域分割准确度达到90%,边缘检测误差为5.74%,试验表明,在重叠果实区域的分割上,该方法有较强的分割能力。 (4)分析了现有的立体匹配算法,针对当前果实区域匹配方法的不足,设计了基于SURF算子和极线约束的立体匹配方法,通过对同名点对的匹配实现同名果实区域的匹配,完成果实的准确定位。当基线为105mm,目标离基线的距离深度为1500±150mmm,计算出来的距离与实际测量距离之间的误差均控制在3%以内,能满足机器采摘的精度要求。 综上所述,本文搭建了适合柑橘果实采摘的双目立体视觉系统,研究了较为合理的树上柑橘图像预处理、柑橘果实区域分割、识别、提取及定位方法,这些方法能为采摘机器人视觉系统的识别和定位提供一定的参考,为采摘机器人的进一步研究打下了基础。
【学位授予单位】:华中农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:S666;TP391.41

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵晓霞;陈兵旗;张铁中;乔军;;类圆果实图像的分离测量算法研究[J];安徽农业科学;2008年19期
2 蒋业裕;;我国柑橘产业发展现状及对广西的启示[J];现代农业科技;2010年14期
3 李二森;张保明;周晓明;郭海涛;赵泳;赵建超;;自适应Canny边缘检测算法研究[J];测绘科学;2008年06期
4 邵锐,巫兆聪,钟世明;基于粗糙集的K-均值聚类算法在图像分割中的应用[J];测绘信息与工程;2005年05期
5 王蓉;高立群;柴玉华;田磊;;综合Canny法与小波变换的边缘检测方法[J];东北大学学报;2005年12期
6 王建华;韩红艳;王春平;朱元昌;;CCD双目立体视觉测量系统的理论研究[J];电光与控制;2007年04期
7 刘新利;王厚大;;球形粘连图像分割算法的研究[J];电子工程师;2006年07期
8 于莉娜;胡正平;练秋生;;基于改进随机Hough变换的混合圆/椭圆快速检测方法[J];电子测量与仪器学报;2004年02期
9 张道德;胡新宇;杨光友;;一种改进的随机Hough变换圆形检测算法[J];电子器件;2009年03期
10 许新征;丁世飞;史忠植;贾伟宽;;图像分割的新理论和新方法[J];电子学报;2010年S1期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 连静;图像边缘特征提取算法研究及应用[D];吉林大学;2008年
2 王勇;棉花收获机器人视觉系统的研究[D];南京农业大学;2007年
3 姚立健;茄子收获机器人视觉系统和机械臂避障规划研究[D];南京农业大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 冯莉;原木材积计算机视觉检测系统的研究[D];东北林业大学;2002年
2 张建勋;双目立体视觉实时视差算法研究[D];南京理工大学;2005年
3 谭晓波;摄像机标定及相关技术研究[D];国防科学技术大学;2004年
4 贾丹;摄像机现场标定算法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
5 李雪;灰度图像边缘检测算法的性能评价[D];沈阳工业大学;2007年
6 芦亚亚;自然场景下果蔬识别定位系统的关键技术研究[D];浙江工业大学;2007年
7 李志强;双目汇聚摄像系统若干问题研究[D];河南大学;2008年
8 周小军;柑橘采摘机器人成熟果实定位及障碍物检测研究[D];江苏大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈学锋;瞿金平;;注塑机曲肘式合模机构弹性振动的研究[J];工程塑料应用;2008年03期
2 陈文元;李雪梅;迟晓梅;;小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年03期
3 谢晓娣;基于小波包变换的地铁远方短路电流分析[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年01期
4 韩强;;基于广义Hough变换的手写文档整词定位[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2011年05期
5 李素云;张德祥;;基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2012年01期
6 张备伟,吴福朝;基于正十二边行平面模板的摄象机自标定[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年04期
7 葛西旺;;一种精确的图像拼接方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年01期
8 李多田;张伟林;;结构无损检测与小波分析方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年03期
9 张兵;;不同模态振型在梁结构裂缝识别中的差异[J];安徽建筑;2010年02期
10 温效朔;;机器人技术在农业上的开发与应用现状[J];安徽农业科学;2007年11期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 邵陆寿;葛婧;丁克坚;;基于图像处理技术的水稻稻瘟病及水稻纹枯病的危害程度检测[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年
2 姚天曙;丁为民;;农业机器人技术的研究现状与应用前景[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年
3 孙玉峰;周德俭;朱少华;;基于VC++的SMT焊点图像边缘提取技术[A];2010中国电子制造技术论坛论文集[C];2010年
4 刘善磊;张亮;;基于相位相关和SURF算法的关键帧实时匹配研究[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
5 隋树林;孙立宏;姚文龙;袁健;;融合改进UKF/SIFT信息的自主光学导航方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 汪力;叶桦;夏良正;;利用特征点定位嘴巴[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 季铮;张剑清;詹总谦;;基于特征不变量的目标识别定位方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 王海霞;王春艳;卢晓;;手眼视觉系统的自标定技术[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 ;Loop-closing By Using SIFT Features for Mobile Robots[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 韩敏;范剑超;;基于半监督改进模糊C均值算法的遥感聚类研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 成广雷;国内外种子科学与产业发展比较研究[D];山东农业大学;2009年
2 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 王作为;具有认知能力的智能机器人行为学习方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 吴德烽;计算智能在三维表面扫描机器人系统中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
9 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
10 孙贤斌;三维信息获取技术中定标与图形包含问题的研究[D];华中科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 乔芬;柑橘衰退病和碎叶病新型脱毒方法的研究[D];华中农业大学;2010年
2 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 贺静;基于DSP的鸡蛋蛋壳破损实时检测系统的研究[D];华中农业大学;2010年
4 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
5 宋抗;压缩机活塞圆度误差数字检测系统研究[D];河南理工大学;2010年
6 邓小铭;基于OpenCV的物体三维检测系统研究[D];南昌航空大学;2010年
7 陈忠翔;基于立体视觉的三维重建方法研究[D];南昌航空大学;2010年
8 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
9 宗雯雯;基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用[D];山东科技大学;2010年
10 雒燕飞;地质灾害应急地理信息数据库设计及其应用[D];山东科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王仙君;王青;;我国农业发展趋势与对策研究[J];安徽农业科学;2007年14期
2 孙凤梅,黄凤荣,胡占义,王卫宁;视觉测量误差的研究与讨论[J];北方工业大学学报;2005年01期
3 种劲松,周孝宽,王宏琦;基于遗传算法的最佳熵阈值图像分割法[J];北京航空航天大学学报;1999年06期
4 赵占芳,张启先;冗余自由度机器人的运动学优化研究[J];北京理工大学学报;1995年04期
5 马东,曹培杰,潘凯丽,程敬之;分割重叠细胞核的方法及比较研究[J];北京生物医学工程;1999年03期
6 王宇,王乘,刘吉平;一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2003年02期
7 陈彩花,刘丹峰;线阵CCD高空精密定位系统的研究[J];长春光学精密机械学院学报;1999年01期
8 管业鹏,顾伟康;基于双目视觉的基准差梯度立体匹配法[J];传感技术学报;2004年01期
9 闫丽;段发阶;;单目立体视觉传感器的优化设计及精度分析[J];传感技术学报;2006年02期
10 李德仁;;论可量测实景影像的概念与应用——从4D产品到5D产品[J];测绘科学;2007年04期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 张超;树木影像特征提取与立体匹配技术研究[D];中国林业科学研究院;2003年
2 杜歆;用于导航的立体视觉系统[D];浙江大学;2003年
3 周俊;农用轮式移动机器人视觉导航系统的研究[D];南京农业大学;2003年
4 梁喜凤;番茄收获机械手机构分析与优化设计研究[D];浙江大学;2004年
5 王保平;基于模糊技术的图像处理方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
6 张立保;基于整数小波变换的静止图像编码算法研究[D];吉林大学;2005年
7 郑征;相容粒度空间模型及其应用研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年
8 王勇;棉花收获机器人视觉系统的研究[D];南京农业大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冯莉;原木材积计算机视觉检测系统的研究[D];东北林业大学;2002年
2 郑洪英;数据挖掘聚类算法的分析和应用研究[D];重庆大学;2002年
3 段华;基于双目立体视觉的计算机三维重建[D];南京航空航天大学;2003年
4 石继雨;机器人双目立体视觉技术研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
5 孙琰;基于小波变换的图像边缘检测技术[D];西北工业大学;2004年
6 陈浩;捆扎线材图像处理的识别方法研究[D];北方工业大学;2004年
7 孙福利;模糊边缘检测方法研究[D];大连理工大学;2004年
8 宋长波;基于线特征的立体视觉匹配研究[D];武汉大学;2004年
9 陈利兵;草莓收获机器人采摘系统研究[D];中国农业大学;2005年
10 曹丽丹;基于SPIHT的无表零树图像压缩算法[D];吉林大学;2005年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 徐毅,杨耀权;计算机视觉及其在电力工业中的应用[J];电力情报;2000年01期
2 宁纪锋,龙满生,何东健,高梦祥;农业领域中的计算机视觉研究[J];计算机与农业;2001年01期
3 熊汉伟,张湘伟;雕塑实体计算机视觉建模方法研究[J];机械设计与制造;2001年06期
4 毛鹏军,张慧,黄石生,薛家祥,曾敏;计算机视觉及其在焊接中的应用[J];电焊机;2002年07期
5 蔡叶菁;计算机视觉[J];中国包装工业;2002年05期
6 孙瑾,顾宏斌;计算机视觉系统框架结构研究[J];计算机工程与应用;2004年12期
7 周红,刘光蓉;计算机视觉及其在谷物籽粒检测分级中的应用[J];种子;2004年07期
8 李斌,史忠科;基于计算机视觉的行人检测技术的发展[J];计算机工程与设计;2005年10期
9 潘春洪,张彩霞;计算机视觉简述[J];自动化博览;2005年05期
10 孙明;石庆兰;孙红;王一鸣;;基于计算机视觉的大米外观品质检测[J];沈阳农业大学学报;2005年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 谢丽欣;牟会;王欢;刘明霞;;基于计算机视觉的人脸检测与识别综述[A];第三届全国软件测试会议与移动计算、栅格、智能化高级论坛论文集[C];2009年
2 陈强;孙振国;;计算机视觉在焊接中的应用[A];第十次全国焊接会议论文集(第1册)[C];2001年
3 田涌涛;洪锡军;王有庆;李从心;;计算机视觉在先进制造技术中的应用[A];面向制造业的自动化与信息化技术创新设计的基础技术——2001年中国机械工程学会年会暨第九届全国特种加工学术年会论文集[C];2001年
4 宋小华;欧阳丹彤;;时空推理在计算机视觉的应用[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
5 刘敏娟;洪添胜;李震;吴伟斌;刘志壮;;基于计算机视觉的荔枝检测与分级方法[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
6 孙洁琼;孙明;;基于计算机视觉的水果外观品质检测分级研究现状[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7 王划一;王效良;;计算机视觉在绗缝机自动编程及控制中的应用[A];第二十届中国控制会议论文集(下)[C];2001年
8 周红;刘光蓉;;计算机视觉及其在谷物籽粒检测分级中的应用[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集(下册)[C];2004年
9 吴彦红;刘木华;杨君;郑华东;;大米外观品质的计算机视觉在线检测技术研究[A];农业机械化与新农村建设——中国农业机械学会2006年学术年会论文集(下册)[C];2006年
10 张庆敏;于龙;;计算机视觉在接触网定位器坡度识别中的应用[A];高速铁路接触网零部件安全可靠性技术论文集[C];2013年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 李大庆;我在国际计算机视觉算法竞赛中摘金[N];科技日报;2011年
2 滕继濮;不放过一个“坏蛋”[N];粮油市场报;2011年
3 ;生活中的计算机视觉[N];中国计算机报;2006年
4 王悦承;逾30篇中国论文入选ICCV[N];中国计算机报;2005年
5 本报记者 滕继濮;无损检测技术:不放过一个“坏蛋”[N];科技日报;2011年
6 本报记者 薛娟;未来搜索:没有搜索的搜索[N];中国经济时报;2010年
7 记者 杨杰 实习记者 李乐;农机领域喜获四项大奖[N];中国农机化导报;2009年
8 张明平 记者 赵凤华;苹果的气味“看”出来[N];科技日报;2009年
9 记者 常丽君;新软件能“预测”你各年龄段长相[N];科技日报;2014年
10 记者 刘霞;新型“智能眼镜”帮盲人导航[N];科技日报;2013年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 潘磊庆;基于计算机视觉和声学技术融合检测鸡蛋品质的研究[D];南京农业大学;2007年
2 李庆中;苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D];中国农业大学;2000年
3 谢存;计算机视觉中若干问题实现技术和算法的研究[D];大连理工大学;2002年
4 孔明;颗粒粒径和形态计算机视觉测量方法研究[D];东南大学;2005年
5 刘钊;基于计算智能的计算机视觉及其应用研究[D];武汉科技大学;2011年
6 赵书涛;基于计算机视觉的直读仪表校验方法研究[D];华北电力大学(河北);2006年
7 王习文;光电经纬仪跟踪飞机的3D计算机视觉研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2010年
8 柴阿丽;基于计算机视觉和光谱分析技术的蔬菜叶部病害诊断研究[D];中国农业科学院;2011年
9 尹宏鹏;基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究[D];重庆大学;2009年
10 赵颜利;计算机视觉三维重建若干技术研究[D];南京理工大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱斌;混沌神经网络研究及在计算机视觉中的应用[D];武汉大学;2005年
2 杨国梁;计算机视觉在根系形态分析中的应用研究[D];首都师范大学;2006年
3 黄云峰;基于计算机视觉的彩色印刷套准标识检测[D];北京工业大学;2006年
4 谢丁龙;基于计算机视觉的集装箱定位系统的研究[D];天津科技大学;2006年
5 李仁军;基于计算机视觉的可控机构运动轨迹检测[D];西安理工大学;2006年
6 叶知楠;基于计算机视觉的终点裁判系统设计[D];厦门大学;2007年
7 陆义云;计算机视觉中多项式方程组求解方法研究及应用[D];南京邮电大学;2012年
8 谢静;基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究[D];安徽农业大学;2011年
9 欧阳平;基于计算机视觉的圆孔零件检测系统的设计[D];电子科技大学;2013年
10 张巍立;计算机视觉在电能表校验中的应用[D];华北电力大学(河北);2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026