2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩146頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、機器人采摘是農(nóng)業(yè)機械化和自動化的趨勢,利用機器視覺進行采摘目標(biāo)的檢測定位是普遍采用的手段。由于水果的生長環(huán)境以及個體的形狀和顏色不同,極富變化的自然光照和由此帶來的高光、陰影以及遮擋等問題都會對自然場景中樹上水果目標(biāo)的檢測提出挑戰(zhàn),影響檢測定位的準(zhǔn)確率和采摘的成功率。
  本文以樹上柑橘作為研究對象,主要圍繞利用機器視覺進行自然場景中目標(biāo)檢測的兩個關(guān)鍵問題展開:一是討論在自然環(huán)境中光照不斷變化的條件下如何穩(wěn)定的檢測出完整的水果目標(biāo)

2、的問題;二是自適應(yīng)處理自然場景中普遍存在的遮擋現(xiàn)象的問題。本文結(jié)合Marr的視覺理論展開,通過提取果園場景中樹上水果目標(biāo)的初始簡圖,并結(jié)合水果目標(biāo)的形狀知識來恢復(fù)目標(biāo)的完整輪廓,最后通過擬合目標(biāo)可見表面的三維數(shù)據(jù)點云恢復(fù)目標(biāo)的完整表面。
  本文的貢獻主要體現(xiàn)在四個方面:(1)將Marr的視覺計算理論應(yīng)用到機器采摘的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)場景,提出了樹上水果目標(biāo)檢測和恢復(fù)的系統(tǒng)化方法;(2)結(jié)合光照模型,通過圖像融合的方式,完整的提取出自然場景

3、中柑橘目標(biāo)的可見表面,提高了樹上水果目標(biāo)分割算法對自然光照變化的魯棒性;(3)提出了基于色差圖的邊緣分析來提取自然場景中樹上水果目標(biāo)有效外輪廓片段集的方法,在形狀知識的指導(dǎo)下恢復(fù)出樹上水果目標(biāo)輪廓,并推理出了重疊水果目標(biāo)之間的偏序關(guān)系,變化光照實驗和抗遮擋實驗表明本文算法對光照和遮擋均有較好的魯棒性;(4)將陰影恢復(fù)形狀算法應(yīng)用到機器人采摘的視覺檢測過程中,根據(jù)目標(biāo)局部表面的光照分布恢復(fù)出了目標(biāo)的完整表面,推導(dǎo)出了自然場景中柑橘目標(biāo)的2

4、.5維表達(dá)和3維表達(dá)。
  本文首先根據(jù)光學(xué)系統(tǒng)成像的光照模型,討論了在變化的光照下樹上水果目標(biāo)的亮度成分和變化問題,提出了利用多態(tài)圖像分割和圖像融合的方法完整的檢測出圖像中的目標(biāo)區(qū)域。提出了利用色差信息檢測樹上水果目標(biāo)可視部分的漫反射區(qū)域,利用亮度圖分割的方法檢測目標(biāo)可視部分的高光區(qū)域,利用歸一化RGB顏色空間分割的方法提取目標(biāo)表面的陰影區(qū)域。通過融合這三種模態(tài)圖像的分割結(jié)果完整的檢出目標(biāo)的可見表面,并采用形態(tài)學(xué)重構(gòu)的方法去除虛

5、警。通過大量實驗結(jié)果表明,所提算法在各種光照條件下性能都很穩(wěn)定,能準(zhǔn)確魯棒的檢測出果園場景中的樹上水果目標(biāo)可見表面。
  在利用圖像融合方法對目標(biāo)前景進行分割的基礎(chǔ)上,利用了Canny邊緣檢測算子對色差圖進行處理從而提取出目標(biāo)區(qū)域的主邊緣。通過端點和角點檢測算法提取出顯著頂點集。利用頂點集將主邊緣進行分割,構(gòu)造出光滑邊緣片段集。結(jié)合初分割結(jié)果,通過分析每個邊緣片段的長度、平直性和凹凸性來遴選出有效邊緣片段(目標(biāo)外輪廓片段)集。最終

6、采用直接擬合方法和局部優(yōu)化方法恢復(fù)出被遮擋的成熟樹上水果目標(biāo)的完整輪廓。在恢復(fù)目標(biāo)輪廓的基礎(chǔ)上,討論了存在重疊的水果之間的偏序關(guān)系推導(dǎo)。變化光照實驗和抗遮擋實驗表明本文算法對光照和遮擋均有較好的魯棒性。重疊水果之間的偏序關(guān)系為采摘機械手的路徑規(guī)劃提供了直接依據(jù)。
  對于分割結(jié)果的前景區(qū)域,提取其對應(yīng)的灰度圖,利用維納濾波的方法改善圖像質(zhì)量。通過天文學(xué)知識計算太陽方位,利用Lee和Rosenfeld的局部分析方法以及Tsai和Sh

7、ah提出的線性化方法求解SFS問題,獲取目標(biāo)區(qū)域的深度數(shù)據(jù),恢復(fù)出目標(biāo)區(qū)域的三維形貌。利用球體擬合的方式從恢復(fù)的點云數(shù)據(jù)中擬合出樹上球形水果目標(biāo)表面,并通過有效性檢查去除無效目標(biāo)。實驗結(jié)果表明該模型能在復(fù)雜的自然光照條件完整的恢復(fù)出被遮擋的樹上水果目標(biāo)表面?;謴?fù)出的空間目標(biāo)可以較清楚的反映各個水果在空間的相對位置關(guān)系,這為進一步指導(dǎo)機械手進行路徑規(guī)劃、實現(xiàn)對目標(biāo)果的采摘提供了直接線索和依據(jù)。
  最后,歸納總結(jié)了現(xiàn)在的工作,并針對

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論