茄子采摘機器人果實定位以及關鍵技術的研究.pdf

1、隨著社會發(fā)展的人口老齡化日趨嚴重以及農業(yè)科技的高度發(fā)展，機器人代替人類進行農業(yè)生產以及成為一種必要的趨勢。研發(fā)智能化果蔬采摘機器人有利于解決農業(yè)勞動力缺口日益嚴重的問題具有很重要的現(xiàn)實意義。本課題在研究分析國內外研發(fā)的采摘機器人特征與功能的基礎上，以茄子采摘機器人為研究課題，從雙目視覺系統(tǒng)出發(fā)，研究了茄子果實目標分割與三位空間的定位，以及進行了機器人本體的設計建模與運動學與軌跡仿真研究。主要研究工作與成果如下：
　　1.對在自然光

2、下采集的茄子照片，分別在RGB與HSV，L*a*b色彩模式下進行多通道與單通道顯示，根據(jù)視覺系統(tǒng)的要求以及各模式下的背景與目標的差異選擇了G-B做為圖像分割模型。
　　2.對所提取的G-B通道圖像進行k-means聚類分割算法進行初步聚類，然后使用otus法與迭代法進行圖像分割，通過比對選取合適的分割算法然后進行形態(tài)學處理與殘留物處理提取出目標。
　　3.使用 harris角點檢測算法對被遮擋的茄子二值化圖像進行角點檢測并對

3、相應角點進行對比來進行直線擬合。來進行輪廓重建。
　　4.研究確認了采摘機器人世界坐標系與攝像機坐標系和圖像坐標系之間的關系，選擇張正友標定法并選用matlab標定箱進行標定，得到了兩個 CCD攝像頭的內外參數(shù)。并對攝像機進行數(shù)學矯正與雙目校正。分別比較了特征值匹配與區(qū)域匹配算法，通過相似三角形原理計算獲取了特征值點的三維坐標。
　　6.通過solidworks建立建模，根據(jù)實體模型通過Denavit-Hartenberg方