基于机器视觉的乘用式智能采茶机设计与试验

针对目前乘用式采茶机作业时对采摘面的茶芽不能识别大小、老嫩茶叶一刀切下的弊端,设计了一种基于机器视觉的乘用式采茶机,提出了嫩茶自动识别与采茶机割刀的自动调平调高控制方法。通过对采茶机割台的位置伺服和水平度伺服控制,使得割刀面与茶陇蓬面有一个较好吻合,并能将割台与大地水平面保持一致;为了实现更为精准地切割,在采摘面的茶芽识别时采用2次最大类间差分法。首先获取采摘面的图像,利用B分量的阈值分割出茶叶区域;然后选取G和G-B分量的阈值,从茶叶区域中再分割出嫩茶区域;最后计算采摘面上嫩茶部分所占面积比例,以70%作为视觉伺服的控制基准。试验研究表明,提出的基于机器视觉的乘用式采茶机的嫩茶自动识别与采茶机割刀的自动调平调高控制方法能有效解决目前机采茶叶老嫩一刀切下的弊端,为今后全自动化茶叶采摘奠定了基础。     

基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法

为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。