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针对自主采茶机器人,研究了在茶园自然光环境下如何高效识别茶叶嫩芽。针对自然光条件下采集的茶叶图像含有大量噪声的情况,为了避免一些像素值变化剧烈的像素点,根据分析,最终选用双边滤波去噪算法,对茶叶原始图像进行平滑滤波的同时,还能有效保留图形的边缘等有用信息。采用一种新的基于颜色通道调换的算法来增大茶叶嫩芽和老叶以及环境的对比度,然后提取茶叶的颜色特征,进而分割提取出茶叶嫩芽。实验结果表明:基于颜色通道变换的算法具有高效稳定等优点,能够很好地识别茶叶嫩芽,可以满足自主采茶机器人对茶叶嫩芽识别的要求。该算法为后续自主采茶机器人的研发提供了技术支持。 相似文献
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为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树,针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题,探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理,制作VOC2007数据集;其次在计算机上搭建深度学习环境,调整参数进行网络模型训练;最后对已训练模型进行测试,评价已训练模型的性能,并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型(单芽和一芽一叶/二叶)的检测精度。结果表明,当不区分茶叶嫩芽类型时,平均准确度(AP)为54%,均方根误差(RMSE)为3.32;当区分茶叶嫩芽类型时,单芽和一芽一叶/二叶的AP为22%和75%,RMSE为2.84;另外剔除单芽后,一芽一叶/二叶的AP为76%,RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法(传统目标检测算法),表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法(RMSE为5.47),可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。 相似文献
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基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对采茶机器人的茶叶嫩芽识别问题,提出一种基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽图像检测算法。首先对RGB彩图进行ExG、ExG-ExR,MExG,COM2灰度化处理,并进行灰度图归一化处理;然后选择合适的通道,利用Haar和DB2小波进行多通道图像分解、滤波、融合。获得融合后的灰度图像直方图,对直方图形状进行分析,根据嫩芽老叶的面积比与像素数目比确定图像分割阈值。试验结果表明,此算法能充分利用嫩芽与老叶的颜色差异,很好地检测出茶叶嫩芽,SD,Dice,ER,NR分别为63.005%,60.09%,101.235%,6.515%,性能优于Otsu。 相似文献
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许宝阳高延峰 《农业装备与车辆工程》2023,(2):19-24
茶叶嫩芽自动识别分类是实现采茶机器人精采名优茶的关键技术。由于茶叶嫩芽与背景中茶叶差别很小,且茶叶嫩芽形状多样,有一芽一叶和一芽二叶等多种形式,给自动识别带来很大难度。基于Faster-RCNN深度学习神经网络模型多维度进行茶叶嫩芽识别。首先对网络性能进行分析,选取较优的网络模型;在此基础上,研究一幅图像中包含嫩芽的不同数量、形态、拍摄角度、光照条件多维度对识别性能的影响。结果发现,光照条件和拍摄角度对嫩芽识别影响较大。所采用的Faster-RCNN深度学习模型对45°角度拍摄、晴天环境下单株集中一芽两叶的茶叶嫩芽识别效果最佳,同时阴天和90°拍摄时识别效果较差。研究为后续实现机器人现代化智能化的名优茶精采提供了技术支持。 相似文献
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作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
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采摘机器人基于支持向量机苹果识别方法 总被引：16，自引：2，他引：14
针对目前苹果采摘机器人果实识别过程误差大、处理时间长等问题,应用支持向量机(SVM)方法对苹果果实进行识别.首先采用矢量中值滤波法对苹果彩色图像进行预处理,然后运用区域生长算法和颜色特征相结合的方法进行图像分割,最后分别对苹果彩色图像的颜色特征、几何形状特征进行提取,并用支持向量机的模式识别方法识别苹果果实.实验结果表明:支持向量机识别方法的识别性能优于神经网络方法;综合颜色特征和形状特征的支持向量机识别方法对苹果果实识别的正确率高于只用颜色特征或形状特征的正确率. 相似文献
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单人背负式采茶机的设计分析 总被引：1，自引：0，他引：1
茶叶源于中国,有着悠久的历史,原为宫廷饮料,后普及民间。随着时代的发展,茶叶已不再是一种单纯的嗜好,而成为人类期望健康的饮品。大规模现代化的茶叶生产需要以茶叶机械化为后盾,而传统手工收茶不仅效率低下,且食品安全也受到影响。为满足大规模制茶的需求,研制了一种单人背负式采茶机,并对采茶机进行性能分析实验。实验结果表明:该采茶机割幅600mm,漏采率小于2%,芽叶完整率大于85%,往复式切割器工作稳定、切割效果良好,满足了茶农对于采摘的需求;采后蓬面整齐,芽叶完整,不影响下次采摘,适用于多种类型的茶园采摘作业。 相似文献
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基于主动计算机视觉的茶叶采摘定位技术 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决名优茶智能采摘的茶叶嫩梢定位问题,提出了一种基于主动视觉的嫩梢定位方法,并据此开发了一套视觉定位系统。针对茶叶采摘工作面特点设计了交叉投影与摄像光路;基于色彩因子法实现了自然环境下茶叶嫩梢的识别;重点研究了利用光栅投影轮廓术实现茶叶嫩梢高度信息获取。光栅投影轮廓术采用时间相位法获取光栅场的相位,并利用判别机制和形态滤波器去除噪声点,以多项式逼近法计算高度克服非线性误差。试验结果表明,基于光栅投影法的茶叶嫩梢定位系统,能够有效识别嫩梢并获取其三维信息,为研究名优茶智能采摘机解决了茶叶嫩梢定位问题。 相似文献
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便携式采茶机切割器运动仿真与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用ADAMS软件对双动割刀往复式切割器进行运动仿真研究,依据仿真结果,应用响应面法对一次切割率、重割率和漏割率进行分析,确定齿距20mm、齿高19mm、刀机速比1.05为最优组合。此时,一次切割率、重割率和漏割率分别为76.45%、21.34%和2.50%。利用双动割刀往复式切割器进行田间试验,并与仿真结果进行对比分析。结果表明,一次切割率实测值与模拟值绝对误差小于6%,漏割率实测值与模拟值绝对误差小于2%。此方法可为便携式采茶机切割器的参数优化提供理论依据 相似文献
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针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,根据顶芽、侧芽及茶梗的相关参数并结合茶园环境设计了一种末端执行器,利用分体式刀具的刀齿弯曲变形适应茶梗的干扰从而采摘侧芽。通过有限元仿真刀具切割侧芽得到采摘成功率的影响因素为刀齿宽度、刀齿长度及刀具厚度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面分析法研究各因素对采摘成功率的交互影响;以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,确定各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为：刀齿长度、刀齿宽度、刀具厚度。以采摘成功率为目标对各试验因素进行优化,得到优化后的刀齿宽度、刀具厚度、刀齿长度分别为2.6、0.9、20.0mm。采用优化后的参数进行茶园采摘试验,结果表明,末端执行器能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。 相似文献
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针对名优茶机械化采摘难的问题,根据茶叶采摘农艺要求和手工采摘动作的分析,设计了一种手持式名优茶嫩梢采摘机械手,模拟人手指夹住茶叶并通过提拉进行采摘。通过采摘机械手的运动分析,得到了影响采摘效率的因素磁钢距离、主动手指角速度和主动手指转角的参数变动范围。采用Box-Behnken响应面分析方法,研究影响因素对采摘成功率的交互影响,以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为：主动手指角速度、磁钢距离、主动手指转角;运用Design-Expert 11.0软件的优化模块,以采摘成功率为优化目标对各因素进行优化,得到优化参数为：磁钢距离40.04 mm、主动手指转角153.0°、主动手指角速度3.38 rad/s。以优化后的参数进行采摘试验,结果表明采摘成功率为74.3%,3次采摘平均速度为25.2个/min,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。 相似文献
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