【摘要】：近年來，新疆作為中國的產(chǎn)棉大省，其棉花的總產(chǎn)量已占全國比重的五成左右。由于傳統(tǒng)采棉方式需要消耗大量的勞動(dòng)力，機(jī)械采棉對(duì)棉花的采摘效果的不理想，都很大程度上制約了新疆棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此，采棉機(jī)器人的研發(fā)是解決當(dāng)前采摘困境的一個(gè)好的出路。采棉機(jī)器人的研發(fā)技術(shù)中，，利用雙目立體視覺系統(tǒng)對(duì)棉花目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別定位，并將位置信息傳給機(jī)械手進(jìn)行采摘。本文對(duì)采棉機(jī)器人雙目立體視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，分別從棉花圖像分割、棉花成熟判定、圖像匹配三方面提出了有效的算法。 棉花圖像的分割識(shí)別方面，本文提出在YCbCr顏色空間下使用PSO和K-means混和聚類的方法對(duì)棉花進(jìn)行分割，能夠有效的克服光照、陰影帶來的影響，實(shí)現(xiàn)了全局解搜索能力與收斂速度的平衡，其分割穩(wěn)定性、分割精度優(yōu)于傳統(tǒng)PSO聚類的分割方法，可以將各種復(fù)雜環(huán)境下的棉花圖像準(zhǔn)確有效的分割。 棉花成熟判定方面，本文提出了基于形狀特征的PSO優(yōu)化SVM的棉花成熟度判別算法。該方法對(duì)分割后的棉花二值圖像畫出最小外接矩形，提取目標(biāo)圖像的形狀特征參數(shù)，最后利用PSO算法優(yōu)化SVM參數(shù)，建立了可以判別棉花成熟度的SVM模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有準(zhǔn)確率高，判別時(shí)間短，滿足采棉機(jī)器人對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。 圖像匹配方面，本文提出了一種基于特征的棉花圖像快速匹配算法。該方法先根據(jù)棉花的灰度像素特征使用FAST進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，SURF對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行角度和向量描述，對(duì)經(jīng)過描述的特征點(diǎn)采用改進(jìn)的KD-Tree在另一幅圖像中搜尋相應(yīng)的匹配點(diǎn)，并采用極限約束和RANSAC進(jìn)行誤匹配剔除。實(shí)驗(yàn)表明，該方法解決了之前匹配算法速度慢、匹配點(diǎn)對(duì)少、邊緣特性較弱的缺點(diǎn)，對(duì)旋轉(zhuǎn)過的圖像依然可以成功匹配。
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP242;S225.911

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

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本文編號(hào)：2695513