本文選題：農(nóng)業(yè)機(jī)器人 + 溫室��； 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著現(xiàn)代都市型農(nóng)業(yè)和智能制造技術(shù)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)機(jī)器人成為農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備中智能控制技術(shù)應(yīng)用的典型代表,其視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)的研究受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。設(shè)施溫室具有特殊的內(nèi)部環(huán)境(高溫、高濕、有毒等)。與農(nóng)田相比而言,結(jié)構(gòu)化的溫室更適合實(shí)施精確農(nóng)業(yè),能有效減少環(huán)境污染,提高工作效率,降低農(nóng)作人員的工作風(fēng)險(xiǎn)。因此,智能型的溫室移動(dòng)機(jī)器人已經(jīng)掀起各國(guó)學(xué)者研究的熱潮。近年來(lái),由于計(jì)算機(jī)的不斷更新?lián)Q代與圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,視覺(jué)導(dǎo)航成為機(jī)器人導(dǎo)航的熱門(mén)研究領(lǐng)域之一。本文以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)溫室機(jī)器人的自主導(dǎo)航為目的,基于溫室農(nóng)作物成行種植的特點(diǎn),運(yùn)用圖像處理技術(shù),深入研究其導(dǎo)航路徑識(shí)別算法。1、對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)行了概述并介紹其發(fā)展現(xiàn)狀以及農(nóng)業(yè)溫室機(jī)器人的應(yīng)用,闡述了本文的選題背景和組織結(jié)構(gòu)。2、綜述了機(jī)器人的導(dǎo)航方法、視覺(jué)導(dǎo)航的分類(lèi)以及農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航的發(fā)展,詳細(xì)闡述了視覺(jué)導(dǎo)航的技術(shù)體系,包括視覺(jué)系統(tǒng)的組成、關(guān)鍵技術(shù)和工作過(guò)程。3、從三個(gè)方面(圖像采集、圖像預(yù)處理和圖像分割)對(duì)圖像處理技術(shù)展開(kāi)研究。針對(duì)圖像去噪問(wèn)題,研究了改進(jìn)的中值濾波和小波去噪兩種圖像去噪算法,達(dá)到了去除混合噪聲的目的。結(jié)果表明,該算法能獲得細(xì)節(jié)完整的圖像且具有良好的實(shí)時(shí)性。4、研究提出了一種新的分割算法。通過(guò)對(duì)RGB顏色空間各分量算子重新組合比較,在HSI色彩空間對(duì)不同光照條件下各分量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行比較,確定對(duì)圖像的(G-B)、(R-B)差值圖像和H分量用Ostu法分別進(jìn)行閾值分割,然后再合并、濾波,將植物從背景中分離出來(lái)。所提出的分割方法算法簡(jiǎn)單,可降低光照不均的影響,能適應(yīng)復(fù)雜的溫室環(huán)境,并準(zhǔn)確識(shí)別導(dǎo)航目標(biāo)。5、研究了改進(jìn)的“多對(duì)一”Hough(霍夫)變換算法,準(zhǔn)確地提取植物行列中心線,提高了運(yùn)算速度,降低了存儲(chǔ)空間。根據(jù)圖像中植物的分布信息和機(jī)器人的位姿狀態(tài)就可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的準(zhǔn)確導(dǎo)航。對(duì)本文所研究的視覺(jué)導(dǎo)航算法進(jìn)行了軟件上的實(shí)現(xiàn)。
[Abstract]:With the development of modern urban agriculture and intelligent manufacturing technology, agricultural robot has become a typical representative of intelligent control technology in agricultural machinery and equipment. More and more scholars pay attention to the research of vision navigation system. Greenhouse facilities have a special internal environment (high temperature, high humidity, toxic etc. Compared with farmland, structured greenhouse is more suitable for precision agriculture, which can effectively reduce environmental pollution, improve working efficiency and reduce the work risk of agricultural workers. Therefore, intelligent greenhouse mobile robot has aroused the upsurge of scholars all over the world. In recent years, with the development of computer and image processing technology, visual navigation has become one of the hot research fields of robot navigation. In order to realize the autonomous navigation of agricultural greenhouse robot, based on the characteristics of crop planting in greenhouse, image processing technology is used in this paper. In this paper, the navigation path recognition algorithm. 1 is deeply studied. The development of agricultural robot and the application of agricultural greenhouse robot are introduced. The background and organization structure of this paper are described, and the navigation method of the robot is summarized. The classification of visual navigation and the development of vision navigation of agricultural robot are described in detail, including the composition of visual system, key technology and working process. Image preprocessing and image segmentation are studied. Aiming at the problem of image denoising, the improved median filter and wavelet denoising algorithms are studied to remove the mixed noise. The results show that the algorithm can obtain the image with complete details and has good real-time. 4. A new segmentation algorithm is proposed. By comparing each component operator of RGB color space and comparing the mean value and standard deviation of each component under different illumination conditions in HSI color space, the threshold value of the difference image and H component of the image are determined by using Ostu method. Then merge, filter, and separate the plants from the background. The proposed segmentation algorithm is simple, can reduce the influence of uneven illumination, can adapt to complex greenhouse environment, and accurately identify navigation target .5. the improved "many-to-one" Hough-Hough transform algorithm is studied. Accurately extracting the centerline of plant column and column improves the operation speed and reduces the storage space. According to the distribution information of plants in the image and the position and pose state of the robot, the accurate navigation of the robot can be realized. The visual navigation algorithm studied in this paper is implemented in software.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：1936581