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球形果采摘机器人视觉系统设计与开发
作 者: 张洁
导 师: 李艳文
学 校: 燕山大学
专 业: 机械电子工程
关键词: 机器视觉 果实识别 立体匹配 空间定位 Hough变换
分类号: TP242.62
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
为解决农业采摘中的实际问题,果蔬采摘机器人的研究与应用成为一种迫切需要。由于采摘环境复杂多变、采摘对象分布不均,给采摘机器人的研究尤其是视觉系统的研究带来很大的困难。如何快速有效地识别出成熟的果实并能准确地判断果实的空间位置成为人们的研究热点。本文利用双目立体视觉技术,研究了球形果的识别和定位方法,主要目的在于提高果实识别效率和定位精度,为采摘机器人视觉系统的设计奠定基础。主要研究内容和方法如下:提出了一种新的果实识别方法——两步提取法:第一步将图像中最难去除的灰色全部去除,第二步通过颜色分量关系进行果实提取。提出将弦中点Hough变换算法用于确定果实圆心坐标及半径,以提取出果实空间定位所需的特征信息。基于这些方法,编写了一套可以同时识别多种颜色果实的识别软件。通过对300张果实图像的处理实验验证本方法的识别效果。总结分析了几种摄像机模型、摄像机标定方法,确定了一种适合果实采摘机器人的标定方法,并用Matlab标定工具箱进行了双目标定实验。采用了基于特征的并辅以极线约束的立体匹配算法来实现左右两幅图中同一果实的匹配。再用三角测距原理求取果实在世界坐标系中的三维空间位置。定位实验结果显示,当基线为200 mm,测量距离为400 mm-900 mm时定位平均误差可控制在1.91 mm之内。最后在实验室环境下进行了果实采摘实验。首先完善了果实识别软件,增加了果实三维坐标计算功能,然后在实验中应用该软件对果实进行识别和定位。以视觉信息对实施采摘动作的移动机器人进行导航,最后控制机械手进行采摘。实验采摘成功率为95%。验证了本文方法适合应用于采摘机器人视觉系统中。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-11 第1章 绪论 11-20 1.1 引言 11 1.2 研究背景及意义 11-12 1.3 果蔬采摘机器人的研究现状 12-16 1.3.1 国外研究现状 12-15 1.3.2 国内研究现状 15-16 1.4 采摘机器人存在的问题及分析 16-18 1.5 本文研究的内容 18-20 第2章 果实目标识别及特征提取 20-39 2.1 引言 20 2.2 基于彩色图像的果实识别 20-29 2.2.1 颜色空间的选取 21-22 2.2.2 两步法提取果实 22-25 2.2.3 其他颜色果实的识别效果 25-26 2.2.4 提取图像的优化处理 26-29 2.3 果实目标特征提取 29-35 2.3.1 选用圆形对轮廓进行拟合的原因 29-32 2.3.2 果实轮廓提取 32-33 2.3.3 圆心坐标及半径提取 33-35 2.4 果实识别软件的设计与开发 35-36 2.5 识别实验及结果分析 36-38 2.6 本章小结 38-39 第3章 摄像机标定 39-55 3.1 引言 39 3.2 视觉系统坐标系 39-42 3.2.1 视觉系统中的常用坐标系 39-40 3.2.2 坐标系变换关系 40-42 3.3 摄像机模型 42-45 3.3.1 小孔成像与透镜成像 42-44 3.3.2 非线性摄像机模型 44-45 3.4 摄像机标定的方法 45-48 3.4.1 传统标定方法 45-46 3.4.2 摄像机自标定 46-47 3.4.3 本文标定方法的选取 47-48 3.5 双目立体标定实验 48-54 3.5.1 实验目的 48 3.5.2 实验工具和设备 48-50 3.5.3 实验步骤 50-51 3.5.4 标定结果及分析 51-54 3.6 本章小结 54-55 第4章 立体匹配和空间定位 55-70 4.1 引言 55 4.2 选择双目立体视觉的原因 55-56 4.3 双目立体视觉的一般性原理 56-57 4.4 立体匹配 57-62 4.4.1 立体匹配的内容 57-58 4.4.2 特征匹配约束 58-60 4.4.3 匹配算法 60-62 4.4.4 匹配实验结果分析 62 4.5 空间定位 62-69 4.5.1 基于视差的双目立体视觉模型 62-66 4.5.2 空间位置求取 66 4.5.3 双目立体视觉定位实验 66-69 4.6 本章小结 69-70 第5章 基于双目立体视觉的采摘实验 70-82 5.1 引言 70 5.2 实验机器人及视觉系统简介 70-71 5.3 机器人的手眼标定 71-73 5.4 机器人运动学分析 73-75 5.4.1 运动学反解 73-75 5.4.2 工作空间分析 75 5.5 果实识别软件的二次开发 75-77 5.6 单片机控制程序 77-79 5.6.1 舵机简介及控制原理 77-78 5.6.2 核心控制程序及调试 78-79 5.7 实验过程、结果及分析 79-81 5.7.1 实验流程 79-80 5.7.2 实验结果及分析 80-81 5.8 本章小结 81-82 结论 82-84 参考文献 84-89 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 89-90 致谢 90-91 作者简介 91
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人 > 智能机器人 > 机器人视觉
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