基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器視覺的辣椒檢測與識別.pdf

1、農(nóng)業(yè)采摘機器人一直以來都在機器人研究領(lǐng)域占有重要地位。隨著社會老齡化的加劇，使得人力資源缺乏，研發(fā)農(nóng)業(yè)采摘機器人來代替人類在田地里勞作迫在眉睫。在國外，針對農(nóng)業(yè)采摘機器人的研究已經(jīng)取得一定成果，已步入商業(yè)化發(fā)展階段。而在國內(nèi)，相關(guān)研究起步較晚，特別對于辣椒的智能研究更是缺乏，僅僅只涉及根據(jù)辣椒的形狀特征進行品級分類，還沒有針對成熟辣椒采摘問題的研究。本文從實際情況出發(fā)，針對自然環(huán)境下的成熟辣椒的識別與定位進行研究。
　　因為辣椒在

2、生長過程中受到外界自然條件的影響使得采集到的圖像很復(fù)雜，所以要先對圖像進行一定的預(yù)處理。根據(jù)成熟辣椒的特征量較少和復(fù)雜的外界環(huán)境的特點提出了改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對辣椒進行識別。然后本文設(shè)計了基于機器視覺的辣椒定位系統(tǒng)，對成熟辣椒進行立體空間定位。具體研究內(nèi)容如下：
　　首先是在自然環(huán)境下對室外田地辣椒進行圖像采集，對采集到的辣椒圖像經(jīng)過圖像灰度化、圖像增強、二值化和形態(tài)學(xué)處理等一定的預(yù)處理，得到了含有目標(biāo)特征的二值圖像。為了滿足

3、批量預(yù)處理和后期的識別研究，開發(fā)了基于MATLAB的GUI界面。
　　然后根據(jù)辣椒的自身特點和外界復(fù)雜的自然環(huán)境，選取了有深度學(xué)習(xí)機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對成熟辣椒進行識別。為了提高識別率對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了改進進而建立識別系統(tǒng)，并與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較。表明此識別系統(tǒng)具有良好的魯棒性、容錯性、泛化性和較高的識別率。
　　最后是對成熟辣椒的立體定位研究，先闡釋了雙目立體測距的幾何原理，并對相機標(biāo)定、立體匹配、空間定位做了深