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自然环境下柑橘采摘机器人识别定位系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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5.9mm,单帧图像的处理时间为0.4s,采摘成功率和避障成功率分别达到80.51%和75.79%。 相似文献
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《农机化研究》2021,43(12)
为适应农业果实采摘机器人自主采摘的需求,针对重叠番茄果实,设计了一种在不同光照条件下改进色差算子的组合处理识别并抓取重叠果实的方法。首先,利用中值滤波滤除噪声;然后,采用改进算子的OTSU分割算法和形态学处理对番茄图像进行背景分割,通过异或运算、腐蚀操作,使未覆盖果实与被覆盖果实的分离更加明显,进而将凸包算法、泛洪填充算法和霍夫直线检测相结合,提取出番茄的真实轮廓,并利用最小二乘法对其进行椭圆拟合,计算出果实质心进行立体匹配;最后,设计了适用于番茄果实采摘的原型机器人,主要由三自由度的机械臂构成,用于抓取果实。分别从不同角度对不同光照条件下重叠的番茄果实图像进行了实验,并进行了水果立体匹配实验,结果表明:该方法是有效、可行且高效的。 相似文献
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为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题,提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术,可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法,实现对橘柑的精准识别。试验结果表明:采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率,证实了该方法的可行性,对采摘机器人研究具有一定的参考价值。 相似文献
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采摘机器人基于支持向量机苹果识别方法 总被引:16,自引:2,他引:14
针对目前苹果采摘机器人果实识别过程误差大、处理时间长等问题,应用支持向量机(SVM)方法对苹果果实进行识别.首先采用矢量中值滤波法对苹果彩色图像进行预处理,然后运用区域生长算法和颜色特征相结合的方法进行图像分割,最后分别对苹果彩色图像的颜色特征、几何形状特征进行提取,并用支持向量机的模式识别方法识别苹果果实.实验结果表明:支持向量机识别方法的识别性能优于神经网络方法;综合颜色特征和形状特征的支持向量机识别方法对苹果果实识别的正确率高于只用颜色特征或形状特征的正确率. 相似文献
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采摘机器人振荡果实动态识别 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种采摘机器人在果实振荡状况下的动态识别方法,解决由于果实振荡影响采摘机器人识别定位时间,进而影响采摘速度和效率的问题。首先对所采集的振荡果实图像进行图像分割,将其分为果实和背景两部分;其次引入帧间差分法、水平最小外接矩形法等对分割图像进行振荡果实动态区域的区域标识,然后对其振荡果实进行识别,当图像中有多个振荡果实时,以距离图像中心最近原则确定采摘振荡目标果实。试验结果表明对实际采摘环境下遇到的多数情况,所提算法都能很好地识别出振荡果实,识别时间少于0.5 s。 相似文献
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苹果采摘机器人果实识别与定位方法 总被引:14,自引:3,他引:14
提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法.对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像.对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取.通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配.实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%.采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径.在60~150 cm的距离范围内,测量误差小于2 cm. 相似文献
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基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别 总被引:2,自引:0,他引:2
我国玉米种植面积和产量都很大,在农业中占有重要的地位,但收获环节耗费的成本惊人。玉米收获机器人能提高作业效率,极大地降低生产成本,具有广阔的应用前景。路径识别能力是机器人环境适应性的一个重要方面,而机器视觉主要用于农业机器人的路径识别。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别方法,并进行田间的实时图像处理试验。结果表明:该路径识别方法具有较好的田间适应性和实用性,经过载机结构改进和内部参数优化后能为玉米收获的智能化和信息化提供技术支撑。 相似文献
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苹果采摘机器人目标果实快速跟踪识别方法 总被引:10,自引:0,他引:10
为了减少苹果采摘机器人采摘过程处理时间,对苹果采摘机器人目标果实的快速跟踪识别方法进行了研究。对基于R-G颜色特征的OTSU动态阈值分割方法进行首帧采集图像分割,采用图像中心原则确定要采摘的目标果实;利用所采集图像之间的信息关联性,在不断缩小图像处理区域的同时,采用经过加速优化改进的去均值归一化积相关模板匹配算法来跟踪识别后帧图像的目标果实,并进行不同阈值分割方法实现效果,不同灰度、亮度和对比度的匹配识别以及新旧方法识别时间对比试验,从而验证了所采用和设计方法的有效性;其中所设计跟踪识别方法的识别时间相比于原方法,减少36%。 相似文献