成熟蘋果的圖像識別及其位姿的獲取研究.pdf

1、果蔬采摘是一項勞動密集型的工作，隨著勞動力的高齡化和人力資源的缺乏，農(nóng)業(yè)勞動力的成本迅速上升，農(nóng)業(yè)機器人技術越來越受到關注。但是由于采摘對象的復雜性和工作環(huán)境的多變性，目前國內(nèi)的采摘自動化程度仍然很低。為適應精確農(nóng)業(yè)的要求和需要，以機器視覺為主要手段，綜合運用數(shù)字圖像處理、模式識別等方面的知識，以成熟的蘋果為研究對象，對蘋果采摘機器人的視覺系統(tǒng)進行了研究。主要的研究內(nèi)容和取得的結論如下:
　　 1.介紹了本課題的軟硬件組成和實驗

2、環(huán)境;采集了自然環(huán)境下大量蘋果彩色圖像;根據(jù)實驗環(huán)境和實驗要求設計了實驗方案。
　　 2.研究了基于顏色特征的圖像背景分割，對11種分割因子就其分割效果進行了對比研究。通過實驗發(fā)現(xiàn)用R-G色差模型作分割因子可以達到較好的分割效果。
　　 3.研究了三種自動閾值分割方法。通過對比研究，最后選取了處理效果較好的改進最大類間方差法;然后對分割后的圖像采用形態(tài)學算子、面積閾值和低通濾波的方法進行去噪處理。
　　 4.對相

3、接觸或粘連的多果實分離進行了初步的研究，提出了三種方法:分水嶺算法、圓形Hough變換法、形態(tài)學算子法，并進行了實驗驗證。
　　 5.在分析蘋果果實的形狀特征的基礎上，提出了兩種獲取蘋果果實生長姿態(tài)的方法:利用果實的形狀特點法和最小外接矩形法。對兩種方法進行了理論分析與實驗驗證。最后給出了實驗的結果分析和誤差分析。
　　 最后，總結了所做的主要工作，指出了其中的不足和以后的研究方向。本課題的研究對于蘋果的自動化采摘、以及