基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉，提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先，从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑，通过曲率分析，找出异常的轮廓像素点；其次，依次连接相邻两个异常像素点，分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离，在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割，并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点；再者，采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓，并获取柑橘的中心；最后，根据双目极线约束和图像相似度，对重叠柑橘中心点进行匹配，并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标，确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm，满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。     

贺《湖南林业》创刊500期

《湖南林业》走过四十多年的艰辛历程,终于迎来了创刊500期,在此,表示衷心祝贺。全省科技期刊有一百多家,《湖南林业》是其中的校校者。该刊全面贯彻落实办刊宗旨,正确地宣传和贯彻党和国家有关林业的方针、政策和法规,紧紧围绕封山植树、林木种苗＼重点工程、林政管理、资源保护、科技兴林、依法治林及其相关方面的问题组织报道,针对性强,重点突出,反映问题比较深刻,具有较强的政策性和导向性。从而较好地引起了全社会对林业建设的高度重视。作为综合指导类科技期元7《湖南林业》科技报道更具特色,既有林业科技政策方面的宏篇大…     

基于Mask R-CNN的复杂背景下柑橘树枝干识别与重建

为了获取自然环境下完整柑橘果树枝干信息,以引导采摘机器人进行避障采摘作业,提出了一种基于Mask R-CNN模型与多参数变量约束的柑橘果树枝干识别与重建方法。该方法采用网格化的标记方式对果树枝干进行标记,完成了对柑橘果树枝干的小区域识别;然后对该模型获得的离散mask进行最小外接矩处理,以获得更精确的目标区域;接着利用多参数变量约束完成同一枝干mask(掩码)的划分;最后为了使重建枝干更符合实际枝干的生长姿态,以及完善未识别区域的检测,对同一枝干mask中心点进行了四次多项式拟合。实验结果表明,模型在测试集下的平均识别精确率为98. 15%,平均召回率为81. 09%,果树单条枝干平均拟合误差为11. 47%,果树枝干整体平均重建准确率为88. 64%。     

基于轮廓曲率和距离分析的重叠柑橘分割与重建

自然环境下重叠果实的精准识别是智能采摘面临的难题之一。针对自然环境中成熟的重叠柑橘，提出了一种基于轮廓曲率和距离分析的果实分割方法。首先，提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑，通过曲率分析，找出异常的轮廓像素点；其次，依次连接相邻两个异常像素点，分析该线段上的像素点到轮廓的距离，在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割，并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点；在此基础上，采用最小二乘椭圆拟合方法，对获取的柑橘目标进行轮廓重建。结果表明：利用该方法所得到的重叠柑橘重建轮廓的平均误差、不重合度和时间分别为4.903%、5.593%、0.408 s，优于Hough变换算法和RANSAC算法，能够满足自然环境下成熟重叠柑橘果实的智能识别需求。     

高温对碱矿渣水泥石微结构及力学性能的影响

研究了不同碱组分的碱矿渣水泥石在室温至1 000 ℃时强度的变化，运用DSC/TG, XRD和SEM分析了高温后碱矿渣水泥石物相及结构的变化. 结果表明：以钠水玻璃为碱组分的碱矿渣水泥石高温后的强度变化规律与以氢氧化钠为碱组分的矿渣水泥石相似. 受热温度在200 ℃时，碱矿渣水泥石可蒸发水的损失使得水泥石结构更加致密，抗压强度增加，抗折强度下降；400～1 000 ℃时，抗折、抗压强度均持续下降，其中，600～800 ℃时，碱矿渣水泥石发生固相反应，有钙黄长石生成，强度下降明显.     

基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉,提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先,从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑,通过曲率分析,找出异常的轮廓像素点;其次,依次连接相邻两个异常像素点,分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离,在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割,并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点;再者,采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓,并获取柑橘的中心;最后,根据双目极线约束和图像相似度,对重叠柑橘中心点进行匹配,并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标,确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm,满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。     

自然环境下柑橘采摘机器人识别定位系统研究

为了准确理解柑橘采摘机器人在自然环境下的作业场景,获取采摘目标及周围障碍物的位置信息,构建了基于卷积神经网络和Kinect V2相机的识别定位系统。首先,对采摘场景中的果树提出5类目标物分类准则,包含1类可采摘果实和4类障碍物目标;然后,在YOLO V3（You only look once）卷积层模块中添加3层最大池化层,对预测候选框进行K-means聚类分析,增强模型对枝叶类物体特征的提取能力,实现采摘场景的准确理解;最后,采用Kinect V2相机的深度图映射得到采摘目标和障碍物的三维信息,并在自然环境下进行了避障采摘作业。实验结果表明,构建的识别定位系统对障碍物和可采摘果实的识别综合评价指数分别为83.6%和91.9%,定位误差为5.9mm,单帧图像的处理时间为0.4s,采摘成功率和避障成功率分别达到80.51%和75.79%。     

无遮挡重叠柑橘目标分割与重建

自然环境下重叠果实的精准识别是智能采摘面临的难题之一。本研究针对无遮挡重叠柑橘,提出了一种基于凹区域简化和距离分析的果实分割与重建方法。该方法提取、分割果实轮廓凹区域,对其进行多边形简化,利用角点检测提取多边形顶点,通过分析各顶点到轮廓凸壳曲线的距离确定轮廓分割点,采用最小二乘圆拟合方法对分割后的轮廓进行重建。结果表明,基于凹区域简化和距离分析的无遮挡重叠柑橘重建轮廓的平均误差为3.12%,不重合度为4.55%,时间为0.291 s,优于RANSAC算法和Hough变换算法,能够满足自然环境下无遮挡重叠果实的智能识别需求。     

柑橘采摘机器人末端执行器设计与试验

针对现有柑橘采摘末端执行器单果采摘时间长、采摘成功率低等问题,本文设计了一款柑橘采摘末端执行器,主要由抓取机构、剪切机构、连接架及控制系统等部分组成,通过控制系统,抓取机构可以实现柑橘无损抓取,剪切机构可将果梗与柑橘快速分离。应用CATIA软件建立末端执行器的三维模型,借助UG与ABAQUS软件对其进行模态分析与静强度分析,得到末端执行器在采摘柑橘过程中不会发生共振,最大变形量为0.077mm和最大应力为853.1MPa,满足材料力学要求。田间采摘试验结果表明：在采摘机器人机械臂姿态的采摘角度为45°,切割刀刃角度为45°,空压机气压为6kPa时,单果采摘时间最小和采摘成功率最高。该文研究的柑橘采摘机器人末端执行器采摘速度高、控制难度低、与机械臂集成度高,可为柑橘采摘机器人的整体研发提供参考。     

基于深度学习的果园道路导航线生成算法研究

针对目前果园环境视觉导航线提取受光照、杂草干扰,而已有的导航线生成算法过于复杂且适用范围较窄的问题,提出了一种基于深度学习的方法来提取果园道路导航线:采用YOLOV3卷积神经网络提取果园道路图像上的特征点,并通过最小二乘法拟合生成导航线。通过采集的800张果园道路图片作为训练集,进而在240张图片组成的独立测试集上进行测试,总体识别率为95.37%,在杂草较少、杂草较多、高光照和正常光照的环境下,导航线平均偏差分别为2.15、2.28、2.32、2.41像素;平均偏移距离分别为3.4、3.5、2.7、3.6 cm。