發(fā)布時(shí)間：2018-01-20 16:43

  本文關(guān)鍵詞： 杭白菊 攝像機(jī)標(biāo)定 模糊聚類(lèi) 立體視覺(jué)　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：杭白菊作為一種傳統(tǒng)的天然飲品,現(xiàn)今受到全世界越來(lái)越多的人青睞,銷(xiāo)量也在逐年遞增。為降低采收人力成本,提高作業(yè)效率,實(shí)現(xiàn)杭白菊自動(dòng)化采摘的作業(yè)要求,研究杭白菊采摘機(jī)器人結(jié)構(gòu)以及果實(shí)的檢測(cè)識(shí)別及定位技術(shù),已成為我國(guó)杭白菊生產(chǎn)種植全程機(jī)械化、智能化的重要環(huán)節(jié)。本課題基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù),針對(duì)杭白菊采摘機(jī)器人的應(yīng)用需求,結(jié)合果蔬采摘機(jī)器人研究現(xiàn)狀,運(yùn)用機(jī)械系統(tǒng)設(shè)計(jì)理論、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理等,提出了基于機(jī)器視覺(jué)的杭白菊識(shí)別與定位系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:(1)對(duì)杭白菊?qǐng)D像的預(yù)處理方法進(jìn)行了研究。在HSV空間上,采用基于矢量中值濾波和形態(tài)學(xué)方法去除噪聲、孔洞、毛刺等,以及對(duì)雙目圖像對(duì)進(jìn)行圖像校正處理。(2)針對(duì)杭白菊?qǐng)D像的特點(diǎn),在傳統(tǒng)的模糊聚類(lèi)分割算法基礎(chǔ)上,提出了基于S分量的快速模糊聚類(lèi)分割方法。利用基于S分量的快速模糊聚類(lèi)分割方法使傳統(tǒng)的模糊聚類(lèi)分割算法在時(shí)間效率上得到了提高,減少了迭代次數(shù)和聚類(lèi)中心計(jì)算次數(shù),處理一幅720像素×480像素圖像的平均時(shí)間為0.4s,正確識(shí)別率能達(dá)到85%。(3)依據(jù)杭白菊采摘機(jī)器人對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的要求,設(shè)計(jì)了一套基于雙目立體視覺(jué)的定位系統(tǒng),并基于攝像機(jī)的成像幾何模型,分析了雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)的定位原理。選用張正友平面標(biāo)定法結(jié)合Matlab提供的標(biāo)定工具箱對(duì)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定。實(shí)驗(yàn)證明,利用自制的黑白棋盤(pán)格和APP標(biāo)定工具箱進(jìn)行標(biāo)定,可以準(zhǔn)確、方便地獲得雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)中兩臺(tái)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)及畸變系數(shù)。(4)針對(duì)杭白菊果實(shí)區(qū)域特點(diǎn),采用基于質(zhì)心的特征匹配方法,將質(zhì)心作為特征匹配的特征點(diǎn),結(jié)合前期圖像分割的結(jié)果,計(jì)算各個(gè)果實(shí)區(qū)域的質(zhì)心,通過(guò)采用基于質(zhì)心和極線(xiàn)約束的特征點(diǎn)匹配方法對(duì)同名點(diǎn)對(duì)進(jìn)行匹配,從而實(shí)現(xiàn)同名果實(shí)區(qū)域的匹配,完成果實(shí)的準(zhǔn)確定位。通過(guò)定位精度試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)基線(xiàn)為50mm,目標(biāo)離基線(xiàn)的距離深度為150-450mm,計(jì)算出來(lái)的距離與實(shí)際測(cè)量距離之間的誤差均控制在14mm以?xún)?nèi),能滿(mǎn)足機(jī)器采摘的精度要求。(5)對(duì)杭白菊采摘機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行了整體設(shè)計(jì),詳細(xì)介紹了采摘機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu),包括機(jī)械臂、采摘末端執(zhí)行器和計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)等。并根據(jù)杭白菊采摘機(jī)器人的作業(yè)要求和作業(yè)流程,基于Windows開(kāi)發(fā)環(huán)境,利用Microsoft Visual Studio 2013開(kāi)發(fā)工具、OpenCv和MFC(Microsoft Foundation Classes)庫(kù)對(duì)其識(shí)別與定位軟件系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。綜上所述,本文搭建了適合杭白菊果實(shí)采摘的識(shí)別與定位系統(tǒng),研究了較為合理的杭白菊果實(shí)圖像預(yù)處理、杭白菊果實(shí)區(qū)域分割、識(shí)別、提取及定位方法,這些方法能為采摘機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的識(shí)別和定位提供一定的參考,為采摘機(jī)器人的進(jìn)一步研究打下了基礎(chǔ)。
[Abstract]:As a traditional natural drink, chrysanthemum is favored by more and more people all over the world, and its sales are increasing year by year. To achieve the requirements of automatic picking of chrysanthemum, to study the structure of picking robot and the detection, identification and location technology of fruit has become the mechanization of Chinese chrysanthemum production. This topic is based on machine vision technology, according to the application needs of Hangzhou chrysanthemum picking robot, combined with the research status of fruit and vegetable picking robot, using mechanical system design theory, machine learning. Digital image processing, a machine vision based recognition and location system of Hangzhou Chrysanthemum is proposed. The main research contents and results are as follows: 1) the pretreatment method of Hangzhou Chrysanthemum image is studied in HSV space. Based on vector median filter and morphological methods to remove noise, holes, burrs, and binocular image pairs for image correction. 2) the characteristics of the chrysanthemum image. Based on the traditional fuzzy clustering segmentation algorithm. The fast fuzzy clustering segmentation method based on S component is proposed, and the traditional fuzzy clustering segmentation algorithm is improved in time efficiency by using the fast fuzzy clustering segmentation method based on S component. The number of iterations and the number of cluster center calculations are reduced, and the average processing time of a 720 pixel 脳 480 pixel image is 0.4 s. According to the vision system requirements of Hangzhou chrysanthemum picking robot, a positioning system based on binocular stereo vision and an imaging geometric model based on camera are designed. The positioning principle of binocular stereo vision system is analyzed. The calibration of binocular stereo vision system is carried out by using Zhang Zhengyou plane calibration method combined with the calibration toolbox provided by Matlab. Using the self-made black and white checkerboard and APP calibration toolbox to calibrate, it can be accurate. The internal and external parameters and distortion coefficient of the two cameras in the binocular stereo vision system were obtained conveniently. According to the characteristics of the fruit region of Hangzhou Chrysanthemum, a centroid based feature matching method was adopted. The centroid is taken as the feature point of feature matching, and the centroid of each fruit region is calculated by combining the result of image segmentation. The matching method of feature points based on centroid and polar line constraint is adopted to match the pairs of points of the same name. In order to achieve the matching of the fruit region of the same name and complete the accurate location of the fruit, it is found that when the baseline is 50 mm, the distance depth from the target to the baseline is 150-450 mm. The error between the calculated distance and the actual measuring distance is controlled within 14mm, which can meet the precision requirement of machine picking.) the whole system of Hangzhou Chrysanthemum picking robot is designed. This paper introduces the basic structure of picking robot in detail, including robot arm, picking end actuator and computer control system, and according to the operation requirements and operation flow of Hangzhou chrysanthemum picking robot. Based on Windows development environment, using Microsoft Visual Studio 2013 development tools. OpenCv and MFC(Microsoft Foundation Classes-based software system are designed. In this paper, a suitable identification and location system for the picking of Hangzhou white chrysanthemum fruit was set up, and the more reasonable image preprocessing, segmentation, recognition, extraction and location methods of Hangzhou white chrysanthemum fruit were studied. These methods can provide a certain reference for the identification and location of picking robot vision system and lay a foundation for the further research of picking robot.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242

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