葡萄套袋機器人目標識別方法研究.pdf

1、葡萄套袋可以防止葡萄受到農(nóng)藥污染與外界損傷，提高葡萄外觀品質(zhì)和產(chǎn)量，是葡萄生產(chǎn)過程中的重要環(huán)節(jié)，目前仍由人工操作完成，勞動強度大、效率低，制約了葡萄套袋技術(shù)的應用。因此，研究開發(fā)葡萄套袋機器人實現(xiàn)葡萄套袋作業(yè)，對于提高葡萄作業(yè)裝備的自動化和智能化具有重要意義。
　　 本課題以水平棚架下的葡萄為研究對象，將葡萄顏色、形狀及紋理特征相結(jié)合，提取葡萄果穗?yún)^(qū)域，獲得葡萄果穗的中心線和長度特征參數(shù)，為葡萄套袋機器人的進一步研發(fā)奠定基礎。主

2、要研究內(nèi)容和成果如下：
　　 (1)根據(jù)南方葡萄的生長特性，確定了適合于葡萄機器人套袋操作的栽培模式和剪枝整形方式。對現(xiàn)有的果袋進行結(jié)構(gòu)改進，使其更適合于機器人自動套袋，同時提出葡萄套袋機器人的總體設計方案。
　　 (2)通過葡萄圖像顏色特征分析，選取目標和背景灰度差異較大的|G-R|+|G-B|色差圖，分別采用人工閾值法和自動閾值法對其進行分割。由于葡萄與其莖葉的顏色相似，分割效果不是很理想。
　　 (3)利用

3、Sobel算子對葡萄的|G-R|+|G-B|色差圖進行邊緣提取，并進行細化操作。結(jié)合葡萄果穗的外形特點，建立葡萄果粒圓的數(shù)學模型。采用融合邊緣梯度信息的Hough變換進行葡萄果粒的檢測。由于受到復雜的背景干擾及Hough圓檢測精度的限制，部分檢測出的圓位于非果穗?yún)^(qū)域，需進一步判斷去除。
　　 (4)考慮到葡萄果粒區(qū)域的紋理信息和果粒較為集中的特點，對Hough變換檢測出的圓進行是否為果粒的判斷。去除位于果穗?yún)^(qū)域以外的圓，進而提取