基于機器視覺的溫室人工標志物檢測的研究.pdf

1、以機器視覺為基礎(chǔ)的路徑檢測是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的熱門研究問題，常用于識別、定位、導(dǎo)航的應(yīng)用。溫室骨架和植株生長的不確定性，增加了路徑檢測的難度，因此溫室中的路徑檢測問題成了制約溫室生產(chǎn)裝備自動化的一個重要因素。為合理檢測出正確的路徑線，本文將單目視覺為基礎(chǔ)的路徑檢測應(yīng)用于溫室中，以人工標志物(暖氣管線)作為機器視覺的檢測目標，這是因為人工標志物具有固定不變性，適合于溫室內(nèi)導(dǎo)航標志和機器作業(yè)操作的參考坐標。采用Susan算子和Hough變換相結(jié)合的

2、方法檢測人工標志物直線作為路徑線，重點研究Susan算子中參數(shù)組合的設(shè)計，并對檢測結(jié)果的精確性進行了分析。其主要的研究工作及結(jié)論為：
　　 (1)將Susan算子點檢測和Hough變換相結(jié)合，檢測溫室中的人工標志物直線為路徑線。根據(jù)Susan算子的原理及特點，將標準Susan算子改造為二值化形式，采用二值圖像Hough變換進行驗證。最終結(jié)果證明，改造后的二值化Susan算子與Hough變換相結(jié)合，可用于溫室中人工標志物直線的檢測

3、。采用此方法的原因是，采用改造后Susan算子點檢測分割的圖像中，存在的優(yōu)勢點集可保證其在Hough變換參數(shù)空間中峰值的正確固定順序；而且Susan算子在圖像處理的速度上具有明顯優(yōu)勢。
　　 (2)提出處理Susan算子參數(shù)的逆問題框架，建立了一種確定Susan算子中參數(shù)的交互式學(xué)習(xí)方法，并以溫室中導(dǎo)熱管線為目標進行了實驗驗證。試驗結(jié)果表明，對導(dǎo)熱管線的提取而言，檢測對象和背景對象的學(xué)習(xí)樣本點規(guī)模各取50個，已可完成Susan算

4、子參數(shù)的學(xué)習(xí)。利用集合概念將均勻指標n(x0，y0)劃分為相離、相切和相重三種情況，并根據(jù)學(xué)習(xí)樣本點變差曲線確定了Susan算子參數(shù)組合(T，g)。
　　 (3)將得到的Susan算子組合參數(shù)(T，g)結(jié)合Hough變換結(jié)合，進行溫室中人工標志物的檢測驗證，結(jié)果表明，這樣選擇的組合參數(shù)(T，g)可使被檢測的人工標志物在Hough變換參數(shù)空間中具有穩(wěn)定的峰值次序，可用于直線的自動檢測。提出利用覆蓋率來衡量標志物檢測過程中的植株遮擋

5、問題，實驗表明當覆蓋率超過30％，標志物不能被有效的檢測，即出現(xiàn)錯誤的檢測結(jié)果。
　　 (4)以透視變換為基礎(chǔ)采用對攝像機內(nèi)參數(shù)進行標定，采用實測法對攝像機外參數(shù)進行標定。根據(jù)圖像像素坐標系、圖像坐標系、攝像機坐標系、世界坐標系這四種坐標系之間的關(guān)系，以及攝像機內(nèi)外參數(shù)，得出檢測的標志物直線的角度信息k和寬度信息b。將檢測出的人工標志物直線角度k和寬度b與實際測量值進行對比比較，直線A和B角度的平均誤差為0.2110度和0.32