共查询到20条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
串番茄采摘点的识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农机化学报》2016,(11)
为适应番茄果实成串采收、提高农业机器人工作效率和保证果实采摘质量,提出基于提取串番茄果实串连通区域边界的采摘点识别方法。通过图像增强处理获取边界清晰的串番茄图像后,采用多尺度形态学边缘提取法提取串番茄图像边缘;再利用8邻域法对区域填充果实空隙后的边缘图进行边界提取,填充串番茄边界图,获得目标连通区域;计算目标连通区域的最小外接矩形和质心,过质心的垂线与最小外接矩形的交点即可作为串番茄采摘点的参考点。串番茄果实串采摘点识别法对垂直向下的串番茄采摘点识别效果较好,为实际番茄采摘机器人作业提供参考。 相似文献
2.
基于近红外图像的温室小型西瓜采摘信息获取技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现温室立体栽培模式下小型西瓜的识别与空间定位,研究了基于近红外图像的西瓜采摘信息获取方法。测定、比较西瓜果实与茎、叶的光谱反射率,确定波长850 nm附近波段为区分西瓜与背景的最佳波段,在光强差异较大的两时段内采集了最佳波段下的西瓜近红外图像;通过Otsu算法滤除背景信息,利用"米"字型模板检测得到"浓缩西瓜"区域,实现西瓜果实识别;使用形心坐标计算公式获得采摘点坐标;根据西瓜果梗生长特性,利用分块定位算法获得切割点坐标信息。在温室环境下随机选择拍摄50幅有西瓜图像和20幅无西瓜图像进行识别算法验证,并对识别成功的有西瓜图像进行采摘点与切割点提取算法验证。结果表明,有西瓜图像识别成功率为86%,无西瓜图像为95%;采摘点、切割点定位准确度分别为93.0%、88.4%。 相似文献
3.
根据温室番茄智能管理作业视觉信息获取需求,研究了番茄植株主茎动态跟踪与立体测量方法,以提高对叶、果和花等目标的搜索效率。结合工厂化番茄种植特征,采用二自由度双目云台摄像机采集植株主茎图像;在对摄像机与旋转云台之间坐标关系进行标定的基础上,提出针对番茄植株主茎图像跟踪采集的云台伺服控制方法,对作业区域内植株进行自下而上多视角图像动态采集;对相邻视场主茎重叠区域的图像匹配方法进行研究,实现了植株离散图像的拼接和形态恢复;基于主茎跟踪参考点的空间坐标信息,研究了作业区域主茎长度、高度和生长倾角等立体形态参数的测量方法;最后,通过现场试验对主茎拼接与测量方法进行验证。结果表明,在距地面高度600~1500mm作业区域内,视觉系统跟踪采集的主茎3个区域图像的平均拼接偏差为3.77°;以人工测量结果为对照,采用视觉系统测量主茎长度、高度和生长倾角的决定系数分别为0.9933、0.8426、0.9793,平均测量偏差分别为46.20mm、18.60mm和4.33°。本研究可为番茄智能化整枝、采摘和授粉等作业视觉信息获取提供技术支撑。 相似文献
4.
针对果园作业机器人使用单目相机进行遥操作时，仅用二维视频获取环境信息缺乏临场感的问题，设计了一套基于临场感增强的果园环境信息可视化系统，用于果园机器人遥操作。系统由计算服务器、云服务器、网络摄像头、激光雷达、嵌入式开发平台等组成。计算服务器采用T7920工作站，并在其上部署Tensorflow计算框架和Open3D点云算法库，计算服务器在接收到云服务器转发来的环境图像和点云数据后，分别对图像进行导航信息增强，对点云进行曲面重建；嵌入式开发平台可以收集来自于网络摄像头和激光雷达的原始数据，并上传至云服务器；在云服务器部署了以ZeroMQ为基础的消息中转程序和HTML5后台服务，提供跨互联网的消息通信服务和可移动的遥操作环境信息可视化服务。测试结果表明，部署在计算服务器的导航信息提取模型平均提取导航线时间86 ms,提取导航线平均精度16°,均优于对比模型结果。点云重建算法可以有效建立场景轮廓，平均精度4.9 cm,平均重建时间24 ms。压缩图像传输及增强处理时延不超过230 ms,点云的传输时延不超过400 ms。各项参数可以满足遥操作机器人进行果园作业的基本要求，相比仅有单目相机的遥... 相似文献
5.
基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低。为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法。首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神经网络对这4个类别图像进行分类,自动选出花蕊图像;再通过形态学运算对花蕊图像进行去噪,计算余下各个区域形心,找到各花朵在图像中位置并标出,最终完成猕猴桃花朵识别。该算法识别成功率为92.5%,满足现有授粉机器人要求,利于提高其自动化程度。 相似文献
6.
7.
针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。 相似文献
8.
黄瓜采摘机器人远近景组合闭环定位方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对黄瓜采摘机器人远景定位精度不高,以致切伤果实和茎蔓的问题,设计了一种基于机器视觉具有空间位置反馈功能的末端执行器。对温室环境下黄瓜果实采摘区域图像信息获取方法加以研究,综合HIS色彩空间H、S分量进行阈值分割,结合RGB色彩空间G通道边缘分布特征以及黄瓜形状特征,提取黄瓜采摘区域。基于摄像机线性透视模型,研究了采摘切割点空间定位方法,最终向采摘机械臂控制器反馈位置微调信息。采用远近景组合闭环定位方法,对采摘目标进行闭环定位,有效地解决了采摘机器人一次远景定位误差较大的问题。试验结果表明,排除温室复杂光照情况,机器人末端执行器定位精度达到2mm,满足采摘作业要求。 相似文献
9.
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
10.
11.
12.
针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB-D视觉SLAM算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法提取RGB图像的特征点,通过基于快速近似最邻近(Fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)的双向邻近(K-nearest neighbor,KNN)特征匹配方法得到匹配点对集合,利用改进后的随机抽样一致性(Re-estimate random sample consensus,RE-RANSAC)算法剔除误匹配点,估计得到相邻图像间的6D运动变换模型,然后利用广义迭代最近点(Generalized iterative closest point,GICP)算法得到优化后的运动变换模型,进而求解得到相机位姿。为提高定位精度,引入随机闭环检测环节,减少了机器人定位过程中的累积误差,并采用全局图优化(General graph optimization,G2O)方法对相机位姿图进行优化,得到全局最优相机位姿和相机运动轨迹;最终通过点云拼接生成全局彩色稠密点云地图。针对所测试的FR1数据集,本文算法的最小定位误差为0.011 m,平均定位误差为0.024 5 m,每帧数据平均处理时间为0.032 s,满足移动机器人快速定位建图的需求。 相似文献
13.
为实现温室草莓采摘机械化和自动化,设计并制作一种应用于日光温室的草莓采摘机器人。该机器人能实现自主路径规划,行走过程中识别成熟草莓并完成采摘。设计以ROS分布式计算系为主控制网络,以激光雷达进行移动机器人的地图构建与定位,双目深度相机实现对成熟草莓的识别和定位,搭载柔性仿生夹爪6自由度机械臂实现目标草莓抓取和放置。设计机器人软件平台,使用改进A*算法实现自主路径规划和导航避障;利用R-FCN目标检测网络和双目视觉技术实现成熟草莓检测及定位。结果表明：该草莓采摘机器人可实现目标检测及定位,检测到的草莓坐标与机器人手爪坐标的误差在4 mm以下,成熟草莓识别率为95%,满足采摘要求。 相似文献
14.
樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。 相似文献
15.
针对果园喷药机器人视觉导航过程中定位精度低、地图构建效果差等问题，本文提出一种新的视觉定位与稠密建图算法。该算法基于ORB-SLAM2算法架构，首先，通过优化FAST角点、描述子阈值，并采取图像金字塔法与高斯滤波算法，剔除劣质ORB特征点，以提升图像关键帧质量和特征匹配精度。其次，引入稠密建图线程，利用点云恢复算法、统计滤波方法形成点云队列，采取点云拼接技术与体素滤波算法输出稠密点云地图，并在ORB-SLAM2算法的ROS节点中增加关键帧输出接口与位姿发布话题，通过NeedNewKeyFrame函数选取ORB-SLAM2算法所生成的关键帧，减少系统计算量。最终，由RGB-D相机实现果园喷药机器人的精准定位与稠密建图。为验证本文算法的有效性与实用性，进行TUM数据集仿真分析与真实场景测试，结果表明：相较ORB-SLAM2算法，本文算法的绝对轨迹平均误差降低44.01%、相对轨迹平均误差降低7.93%,ORB特征点匹配数量平均提升19.03%,定位精度与运行轨迹效果均有显著提升，此外，还能获取较高精度的果园喷药机器人工作场景信息。本文算法可为果园喷药机器人的自主导航提供理论基础。 相似文献
16.
针对果园环境中GNSS定位信号易丢失和传统SLAM算法鲁棒性较差的问题，本文提出一种基于LiDAR/IMU紧耦合框架的全局无偏状态估计果园机器人定位与建图方法。LiDAR/IMU紧耦合框架基于因子图进行多源约束的IMU里程计构建，实时输出高频位姿信息，IMU里程计因子和预积分因子优化LiDAR里程计并提供位姿先验约束IMU零偏。引入局部点云地图参与特征点云粗匹配和非特征点云递进式匹配进一步稠密化源点云，改善LiDAR里程计的性能。融合GPS信号与LiDAR/IMU紧耦合框架的地图构建，能够得到准确且高频连续的位姿信息，提高点云地图的复用率。在果园和苗木等场景验证了该算法的性能，实验结果表明，与LIO-SAM等算法相比，定位精度维持在0.05 m左右，均方根误差为0.016 2 m。本文算法使机器人具有更高的精度、实时性和鲁棒性，有效降低了系统累积误差，保证了所构建地图的全局一致性。 相似文献
17.
提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题,对ORB_SLAM2算法进行了改进,融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划;针对机器人的自主导航任务,基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计,融合运动约束进行机器人位姿优化,实现了基于先验地图的机器人精准定位,同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划,提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验,结果表明：所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率,性能明显优于RGB-D SLAM;基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位,助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。 相似文献
18.
为了解决近色背景果实识别困难问题,针对果实近球形的形态特性,提出了一种利用深度图像从果实形态角度进行果实识别定位的算法。该算法使用深度摄像头获取果树的深度图像,通过深度图像计算出各像素点的梯度向量,将梯度向量看作运动矢量场,并计算出矢量场的散度,根据散度最大原则,从矢量场中搜索出辐散中心点;然后利用果实和叶片等深图像的差异从辐散中心点中筛选出果实中心点,以果实中心点为起点采用八方向搜索方法搜索出果实边界点,将果实边界点依次连接后形成的封闭区域内的果实图像导入点云;最后根据果实图像部分点云利用RANSAC算法求出目标果实的拟合球形,进而得出果实的尺寸以及三维空间位置。该算法无需传统算法需要利用的颜色特征,而仅利用了深度图像中的深度信息进行果实识别定位,能够克服传统算法受色彩、光照等因素影响的弊端,并且由于该算法完全没有利用到彩色图像信息,因此不仅可以实现绿色果实的识别定位,还可以实现采摘机器人在夜间环境下正常工作,为复杂环境下的果实识别定位算法研究提供了技术支撑。 相似文献
19.
大田成熟棉花的识别和定位是采棉机器人作业的基本前提。为此,提出一种采棉机器人视觉系统解决方案。首先根据棉纤维颜色特点,将彩色棉田图像分离为RGB 3个通道,分别进行预处理和阈值分割,最后合并为彩色图像,继而检测大面积区域的轮廓并计算其质心点;在轮廓附近区域对预处理过的棉田图像进行FAST角点检测,使用SUFT特征描述并进行四层约束立体匹配,结合隐式定标参数可计算出特征点的空间坐标;最后,建立了一种考虑镜头缩放影响的轮廓面积/最小外接圆面积比值的成熟度估计模型。实验结果表面:本方法可在准确识别和定位大田棉花的同时判断棉花的成熟度。 相似文献