采棉機器人視覺識別技術(shù)研究.pdf

1、我國是棉花種植大國，但由于棉花種植地域遼闊，棉花品種和生產(chǎn)規(guī)模呈現(xiàn)多元化格局，棉花的成熟吐絮期不一致，纖維長短不同。而目前無論是國際還是國內(nèi)所采用的大型采棉機均需要化學干擾素和其它相關(guān)設(shè)備的配合才能很好地發(fā)揮其功能。因此開展對棉花的高效智能采收的研究迫在眉睫，從而在保持現(xiàn)有棉花基本品種和種植體系不變的情況下，重點解決我國除新疆棉區(qū)以外的內(nèi)地2/3產(chǎn)棉區(qū)棉花的機械化采摘問題。
　　利用計算機視覺系統(tǒng)對自然環(huán)境下的棉花進行識別分類是實

2、現(xiàn)機器人自動化采摘關(guān)鍵的一步。但是，自然場景下生長的棉花具有極高的隨機性，要實現(xiàn)一個完整的棉花識別分類系統(tǒng)，必須解決機器人視覺伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、棉花目標定位與識別、成熟度判定等問題。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　提出了一種基于多攝像機的采棉機械人視覺伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，其視覺系統(tǒng)由雙目立體視覺和單目Eye-in-hand組成。雙目立體視覺系統(tǒng)安裝在機器人本體上，當雙目立體視覺系統(tǒng)用于機械手的視覺伺服控制時，構(gòu)成了雙目Eye-to-hand配置

3、的機械手視覺伺服系統(tǒng);當機械手處于目標物體上面時對其進行定位、識別時，主要依靠單目Eye-in-hand視覺系統(tǒng)對機械手進行視覺伺服控制。
　　研究了應用局部灰度修正直方圖均衡化和反銳化掩膜方法實現(xiàn)棉花圖像增強，針對不同種類噪聲，分別采用邊緣檢測和噪聲分類相結(jié)合的線性濾波器和基于個數(shù)判斷脈沖噪聲的中值濾波器實現(xiàn)濾波。仿真結(jié)果表明了濾波器的高效性。
　　在研究基于Otsu的改進局部閾值分割法基礎(chǔ)上，提出了基于邊緣乘積互信息和直

4、方圖脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花圖像分割方法，通過對比實驗發(fā)現(xiàn)基于邊緣乘積互信息的分割法在保證保留棉花圖像邊緣信息基礎(chǔ)上，分割速度有很大提高，更適合于采棉機器人的實時性要求。
　　針對自然場景下棉花被枝、葉遮擋時會造成采摘目標的誤判問題，提出了基于改進隨機Hough變換和基于改進自適應遺傳算法的的棉花識別方法，通過對比實驗，遺傳算法識別精度更高、速度更快，而且當棉桃被遮擋及重疊接近或大于整體輪廓的1/2時，也能夠更快速、準確的提取質(zhì)心坐