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苹果收获机器人果树枝干信息获取技术研究

作　者: 李莹莹
导　师: 姬长英
学　校: 南京农业大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 苹果收获机器人苹果树枝干特征提取双目匹配
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 7次
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内容摘要

在我国这样一个农业大国,收获机械化研究很有必要。目前,水果收获机器人的研究主要集中在目标果实的识别、定位和采摘,如何避免机械手与果树枝干的碰撞还鲜有研究。然而机械手工作环境复杂,为了避免机械手与枝干相碰撞造成机械手的损坏,避障研究很有必要,而获取果树枝干空间信息是研究基础。本研究以高大成熟苹果果树为研究对象,以枝干信息的识别和定位为研究目标,结合计算机视觉和图像处理技术,研究苹果收获机器人工作避障的视觉系统。本文的主要工作如下：1.对枝干图像各个区域进行颜色分析,找到合适的分割算法。本文把苹果树枝图像分为枝干区域、成熟苹果区域、绿色区域三部分,用matlab编程,分析三区域在常用颜色空间RGB、HSV、YIQ、YCbCr、HSI、XYZ、Lab、I1I2I3.YUV颜色空间的分布情况,总结可行的分割方法,提出层层去除绿色区域和成熟苹果区域的剥离分割算法。实验结果证明本文提出的剥离分割方法能有效的识别苹果枝干区域。2.对采用剥离分割方法后提取的苹果枝干图像进行处理。对分割后的图像二值化后,采用三阶单位矩阵的结构元素对其进行闭运算,除去噪声,填充了枝干区域的一些细小空洞。然后,区域标记,计算各个连通区域的面积,设置面积阈值,删除小面积对象,填充分割出现的裂缝、孔洞和中断,加强枝干连通,得到更真切的苹果树枝干图像。3.提取苹果树枝干特征。分析了基于数学形态学细化算法提取骨架的原理和方法,分析了苹果树枝干细化的结构元素的选择。在保持枝干连通性的前提下利用数学形态学腐蚀运算提取二值化的枝干骨架信息,从而得到苹果树枝干中轴线。提出了采用击中击不中变换提取苹果树枝干的端点和分叉点。进而,结合距离变换法获得苹果树枝干的直径。4.根据获取枝干深度信息的要求,进行了相机标定和双目立体匹配。总结了目前相机标定的方法和各种方法的优缺点。采用张正友标定法获得了相机参数。结合双目相机的成像原理,总结了当前常用的匹配方法一一SIFT匹配、SUFR匹配和Harris角点检测匹配,并进行了匹配实验。

全文目录

目录  4-6
摘要  6-7
ABSTRACT  7-9
第一章绪论  9-17
  1.1 研究目的和意义  9-10
  1.2 国内外研究进展  10-13
    1.2.1 国外研究进展  10-11
    1.2.2 国内研究动态  11-13
  1.3 本文的主要研究内容  13-14
  1.4 本章小结  14-15
  参考文献  15-17
第二章苹果树枝干区域分割  17-40
  2.1 图像采集  17-18
  2.2 颜色空间分析  18-24
    2.2.1 RGB颜色模型  18-19
    2.2.2 HSV颜色模型  19-20
    2.2.3 I_1I_2I_3颜色空间  20
    2.2.4 XYZ颜色空间  20-21
    2.2.5 Lab颜色空间  21-22
    2.2.6 YCbCr颜色空间  22
    2.2.7 YIQ颜色空间  22
    2.2.8 YUV颜色空间  22-23
    2.2.9 HSI颜色空间  23-24
  2.3 色彩空间分析  24-26
  2.4 苹果树枝干图像分割  26-31
    2.4.1 最大类间方差法Otsu分割  26-28
    2.4.2 直接提取棕色分割  28-29
    2.4.3 剥离分割  29-30
    2.4.4 BP神经网络分割  30
    2.4.5 HSI颜色空间分割  30-31
  2.5 形态学处理  31-33
  2.6 删除小面积对象  33-34
  2.7 苹果树枝干区域填充  34-35
  2.8 实验与分析  35-37
    2.8.1 实验  35-36
    2.8.2 实验结果分析  36-37
  2.9 本章小结  37-38
  参考文献  38-40
第三章苹果树枝干特征提取  40-47
  3.1 苹果树枝干中轴线提取  40-43
    3.1.1 苹果树枝干图像细化  40-41
    3.1.2 数学形态学细化  41-42
    3.1.3 消除枝干骨架“尾巴”部分  42-43
  3.2 端点和分叉点提取  43-44
  3.3 枝干直径提取  44-45
  3.4 本章小结  45-46
  参考文献  46-47
第四章苹果树枝干深度信息获取  47-65
  4.1 相机标定  47-51
    4.1.1 相机标定简介  47
    4.1.2 相机标定方法  47-49
    4.1.3 张正友标定原理  49-50
    4.1.4 标定实验  50
    4.1.5 双目相机成像原理  50-51
  4.2 双目匹配  51-62
    4.2.1 匹配方法分类  52-53
    4.2.2 几种经典的匹配算法  53-58
    4.2.3 双目匹配算法评价  58-59
    4.2.4 匹配实验  59-62
  4.3 本章小结  62-63
  参考文献  63-65
第五章结论和建议  65-67
  5.1 结论  65
  5.2 创新点  65
  5.3 后续研究建议  65-67
攻读硕士期间发表的论文  67-69
致谢  69

苹果收获机器人果树枝干信息获取技术研究

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