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变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术 总被引：6，自引：0，他引：6
遮挡是自然场景中普遍存在的问题,为在变化光照条件下正确检测出自然环境中的树上成熟水果目标,从而为全天候的机械采摘提供运动参数,研究了基于彩色信息和目标轮廓整合的树上遮挡柑橘检测方法。在对自然光照条件下的可见光彩色图像进行颜色特征分析的基础上,建立了利用R-B色差图融合归一化RGB颜色空间的方法,对树上水果目标区域进行了初分割。然后提取R-B色差图的主边缘构造边缘片段集,根据边缘片段长度、弯曲程度以及凹凸性来选择有效边缘片段集,对每个有效边缘片段进行拟合,最后根据水果形状知识选择出有效拟合目标椭圆。根据对不同光照条件和遮挡程度的场景处理的结果表明,所提算法能有效恢复出树上存在遮挡的水果目标,最后遮挡轮廓恢复结果的相对误差为5.34%。 相似文献
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在人机交互模式中,语言沟通是最便捷、最直接的交流方式之一,语音识别技术在现代机器人上得到广泛应用,现已推广到农业机器上。采摘机器人作为现代比较新型的农业机械,语音识别的应用增加了机器人的实用性。为此,设计出基于英语语音识别的水果采摘机器人控制系统,利用TMS320VC5416DSK板为平台,实现了水果采摘机器人的英语语音识别。英语语音识别主要包括前处理、特征提取及特征匹配等。在安静环境下提取了不同英语语音数据,并采用MATLAB对语音特征参数进行了仿真语音识别实验,结果表明:本设计的识别率可以达到90%以上,具有较强的鲁棒性。水果采摘机器人采用4个自由度的机械臂和英语语音识别模块等硬件电路,实现了英语控制机采摘器人完成采摘作业。 相似文献
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番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
为了实现番茄采摘机器人在非结构化环境下对目标番茄的准确识别,提出了一种基于非颜色编码的番茄识别算法。通过Haar-like特征及其编码的方法,结合AdaBoost深度学习算法可以获得用于识别成熟番茄的分类器;并研究了Haar-like特征类型和AdaBoost学习训练次数对分类器性能的影响。所得强分类器对测试集中的番茄进行在线识别试验。试验结果表明,测试集中93.3%的成熟番茄能够被正确识别;同时该分类器还对光照变化、果实粘连以及枝叶遮挡等干扰具有较强的自适应性和鲁棒性,满足采摘机器人对目标识别的技术要求。 相似文献
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针对果实采摘机器人果实识别率低的问题,设计了一组用于西红柿识别和定位的双目立体视觉系统,为机器人的采摘作业提供更有利的条件。为此,采用Bumblebee双目立体视觉系统,基于成熟果实与植株颜色特征的差异进行图像分割,来识别成熟的西红柿;在完成相机标定、特征点提取和特征点匹配的基础上,通过三维空间定位获取果实的三维坐标。实验结果表明:该系统果实识别的整个过程平均耗时150ms,对成熟西红柿的识别率达到99%,测试误差在10mm以内,能够较好地满足西红柿采摘工作的要求。 相似文献
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针对农业生产领域存在的劳动力资源紧缺、人工采摘成本较高等问题,提出一种基于STM32的水果采摘机器人控制系统设计方案。该方案主要采用自动化采摘的方式,实现成熟水果的智能识别与采摘,利用STM32单片机作为该系统的主控芯片,视觉识别部分采用Open MV图像处理功能作为核心。通过试验验证方式对系统的可行性进行了分析,结果表明该系统可满足用户的实际使用要求。 相似文献
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自然场景下成熟水果的计算机视觉识别 总被引：24，自引：4，他引：20
研究在自然场景下成熟水果的识别技术。比较HSI颜色空间转换的几种方法：球体法、柱体法和双锥体法等。球形：HSI颜色转换系统在本研究中产生较少的奇异数据,被采用。将图像的RGB值转换成色调、饱和度和亮度值,并将色调和饱和度结合产生融合图像,以消除地表、天空等背景的影响。利用Otsu算法自动获取分割阈值,提取目标区域。将提取的区域形态特征进一步分割图像,去除与颜色类似的枯叶和其他背景,提取成熟水果区域,分割效果显著。 相似文献
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针对辣椒采摘受环境光、枝叶遮挡和果实重叠的影响问题，构建了基于YOLOv3模型和realsense深度相机的识别定位系统，研究不同补光位置、枝叶遮挡和果实重叠程度对辣椒识别和定位精度的影响规律。结果表明：模型召回率Recall达0.98,平均精度均值mAP达0.95,精确率precision达0.854;不同光照场景下，识别成功率由高到低依次为正向光、顶光、侧光和背光；轻度枝叶遮挡和轻微果实重叠时，模型识别成功率均保持在96%左右，综合定位误差最大为0.024m,满足辣椒采摘机器人识别和定位精度需求。 相似文献
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基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题. 相似文献
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水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层卷积神经网络,通过多次训练得到网络最优超参数;最后,利用所构建的卷积神经网络对水果图像进行训练,同时采用多种训练策略得到最终的识别模型。实验结果表明:系统具有识别速度快、准确率高的特点,可以快速、准确地对水果图像进行识别,单张水果图像的识别速度只需0.2s,识别精度高达97%以上。该方法具有重要的理论和应用价值,可为水果的自动化识别提供有力手段。 相似文献
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为了提高果实采摘机器人在夜间作业的工作效率,提出了一种适用于果实采摘机器人机械手夜间果实定位识别的方法,引入了导频追踪技术,并在此基础上提出了一种基于直接判决的快时变信道估计方法。该方法采用了直接判决算法进行信道估计,根据夜间果实图像的二值化处理阈值,标定发出指令的信道,从而对是否采摘进行快速判决,提高了机器人的工作效率。为了验证该方法的有效性和可靠性,对机械手的夜间作业的效率和准确性进行了测试。通过测试发现:该方法可以快速地对果实进行定位,并通过校正,其有效地降低夜间误操作率,为果实采摘机器人的研究,提供了一种新的可参考的导频技术方法。 相似文献
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基于单目视觉与超声检测的振荡果实采摘识别与定位 总被引：2，自引：0，他引：2
针对采摘机器人在果实振荡情况下因难以精确定位影响采摘效率的问题,提出了一种基于单目视觉与超声检测的振荡果实识别与定位方法。首先对采集的振荡果树图像序列进行基于色差R-G的Otsu阈值分割和形态学处理,接着对图像果实区域进行灰度填充,将处理后的图像序列叠加得到复合图像和目标果实运动区域,求取振荡果实在图像运动区域的二维平衡位置坐标。然后机械手在视觉引导下运动,其末端指向振荡果实二维平衡位置坐标,同时超声传感器检测目标果实深度信息并提取超声回波信号峰峰值进行果实识别,当检测到果实处于适合采摘位置时,机械手爪抓取果实。采摘试验表明,采摘成功率为86%,验证了所采用方法的有效性,为实现采摘机器人实用化提供了参考。 相似文献
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为了提高采摘机器人自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现机器人自主定位和自动规划路径能力,设计了一种新的自动化采摘机器人。该机器人利用图像分割技术和近红外信号处理技术,实现了果实成熟度的自动定位和判别。对采摘机器人的性能进行了测试,包括苹果图像的分割和提取、果实成熟度的判断和机器人路径规划。通过测试发现:机器人可以在复杂采摘背景下准确地识别苹果果实,并可以通过红外线探测实现果实成熟度的判别,最终规划出来合理的采摘路径,实现果实的精准采摘,为果蔬采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。 相似文献
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随着社会经济水平的不断提高,我国农林业取得长足发展,果农在种植水果时开始逐渐引进机械化、自动化设备,以提高种植效率。传统收获时果农最为繁忙的季节就是成熟季,果农常需要花费大量人工采摘果实,不仅效率低,且有一定危险性,采摘机器人便在这样的背景下诞生了。为此,针对采摘机器人的工作原理、工作空间,结合采摘作业实际需求,进行采摘机械手的结构设计及工作能力评价,旨在为相关产业发展提供理论依据。 相似文献
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为了提高采摘机器人的定位速度,对机器人的机器视觉系统进行了改进,设计了一种基于聚类算法和视频对象提取技术的快速定位机器人。该机器人视频对象图像提取过程中,在完成图像进行滤波后,引入了Lab彩色空间聚类算法,有效地降低了图像的色彩数和噪声,实现了图像对象的量化处理,大大提高了果实定位和采摘的效率。为了验证设计的快速定位采摘机器人的可靠性,对机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括图像处理和果实定位。通过测试发现:快速定位机器人可以有效地实现图像聚类中心的提取,并对聚类中心进行编码,每次定位用时少、定位速度高且果实采摘的准确性累计概率较高,符合高精度、高效率果实采摘机器人的设计需求。 相似文献
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为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。 相似文献
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随着果蔬种植规模的扩大,果蔬采摘作业的需求量也逐渐提高.传统的果蔬采摘作业存在自动化程度低、采摘对象识别困难、采摘破坏性大等问题,导致采摘作业的效果较差、作业效率低.为此,引入了计算机图像技术,在深入研究了计算机图像技术原理的基础上,分析了计算机图像技术的成像原理,完成了采摘机器人的机械结构设计,并对采摘机器人的硬件总... 相似文献
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苹果采摘机器人目标果实快速跟踪识别方法 总被引：10，自引：0，他引：10
为了减少苹果采摘机器人采摘过程处理时间,对苹果采摘机器人目标果实的快速跟踪识别方法进行了研究。对基于R-G颜色特征的OTSU动态阈值分割方法进行首帧采集图像分割,采用图像中心原则确定要采摘的目标果实;利用所采集图像之间的信息关联性,在不断缩小图像处理区域的同时,采用经过加速优化改进的去均值归一化积相关模板匹配算法来跟踪识别后帧图像的目标果实,并进行不同阈值分割方法实现效果,不同灰度、亮度和对比度的匹配识别以及新旧方法识别时间对比试验,从而验证了所采用和设计方法的有效性;其中所设计跟踪识别方法的识别时间相比于原方法,减少36%。 相似文献
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为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。 相似文献