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基于视觉组合的苹果作业机器人识别与定位 总被引:5,自引:0,他引:5
为实现机器人自动化采摘作业,设计了苹果作业机器人识别与定位系统.模拟人类采摘过程,采用单、双目视觉组合传感器系统,克服了现有识别与定位系统对目标到视觉传感器距离的依赖性.实现了对单、双目视觉系统的单独和组合标定,与手动测量结果相比,双目视觉系统标定后3个方向的标准偏差分别为3.4、1.2和1.2 cm.提出了基于苹果颜色、形状和位置特征的识别与定位方法,试验结果表明:当工作距离为240 cm时,双目视觉系统可以准确识别并定位所有苹果,深度方向标准差为4.9 em;当工作距离为150 cm时,双目视觉系统深度方向标准差为2.4 cm;当工作距离小于100 cm时,单目视觉传感器测量目标到传感器距离的标准偏差为1.0 cm. 相似文献
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为了在线感知汽车行驶前方道路,搭建车载双目视觉系统,从不同拍摄位置和角度获取多组标定板图像。利用传统标定方法,在MATLAB应用程序Stereo Camera Calibrator工具箱中对图像进行校准及合理性验证,最终得到左右两个相机需要标定的内参数和外参数。标定结果将为视觉系统在车辆环境感知方面的研究奠定基础。 相似文献
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双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。 相似文献
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基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题. 相似文献
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针对果实采摘机器人果实识别率低的问题,设计了一组用于西红柿识别和定位的双目立体视觉系统,为机器人的采摘作业提供更有利的条件。为此,采用Bumblebee双目立体视觉系统,基于成熟果实与植株颜色特征的差异进行图像分割,来识别成熟的西红柿;在完成相机标定、特征点提取和特征点匹配的基础上,通过三维空间定位获取果实的三维坐标。实验结果表明:该系统果实识别的整个过程平均耗时150ms,对成熟西红柿的识别率达到99%,测试误差在10mm以内,能够较好地满足西红柿采摘工作的要求。 相似文献
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黄瓜采摘机器人远近景组合闭环定位方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对黄瓜采摘机器人远景定位精度不高,以致切伤果实和茎蔓的问题,设计了一种基于机器视觉具有空间位置反馈功能的末端执行器。对温室环境下黄瓜果实采摘区域图像信息获取方法加以研究,综合HIS色彩空间H、S分量进行阈值分割,结合RGB色彩空间G通道边缘分布特征以及黄瓜形状特征,提取黄瓜采摘区域。基于摄像机线性透视模型,研究了采摘切割点空间定位方法,最终向采摘机械臂控制器反馈位置微调信息。采用远近景组合闭环定位方法,对采摘目标进行闭环定位,有效地解决了采摘机器人一次远景定位误差较大的问题。试验结果表明,排除温室复杂光照情况,机器人末端执行器定位精度达到2mm,满足采摘作业要求。 相似文献
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