基于机器视觉的黄花菜图像深度计算

黄花菜人工采摘存在劳动强度大、成本高、无法适应规模化生产需求、采摘设备缺乏等问题。该文针对智能采摘设备视觉系统开展了深度图像计算研究。基于田间黄花菜图像,分别采用SGBM算法、BM算法进行图像匹配、视差计算和深度计算。结果表明,SGBM算法计算结果的绝对误差范围为-1～1.6 mm,BM算法计算结果的绝对误差范围为-3.1～3.5 mm,SGBM算法计算结果优于BM算法,BM算法的运行效率高于SGBM算法。采用的两种方法深度计算绝对误差均小于5 mm,满足采摘设备使用需求,可为研发自动采摘设备提供技术支撑。     

基于双目立体视觉的苗期玉米株形测

将田间正常生长的待测玉米植株带土移至测定台上,标定双目立体视觉系统,提取、分割叶片图像,以Douglas-Peucker多边形法逼近叶片边缘,去除两幅对应图像中没有匹配关系的多边形顶点,结合投影矩阵计算出叶片边缘点的三维坐标.分别投影叶片边缘点到植株平面和植株水平平面,对投影的离散点分段二次拟合、Cardinal样条插值,得到代表叶片形状的曲线,计算出叶长、叶片着生高度、茎叶夹角、叶片方位角等株形指标.测量实验表明,本方法快速、准确、自动化程度高,能够满足苗期玉米株形测量的要求.     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

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。     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

基于立体视觉的农机热锻件测量系统设计

为解决农机热态锻件的在线尺寸测量问题,提出了一种基于计算机双目立体视觉的解决方案。针对热锻件的图像获取、特征提取、图像匹配和三维重建等问题展开研究,分别采用光谱选择性图像采集方案、形态学角点和轮廓提取方案,基于标定立体校正的快速匹配和重建方案,构建了一套在线测量系统。为提高系统的实时性,采用Open CV计算机视觉库函数实现相应算法。以一个被加热至1 000℃圆柱体锻件为试验对象,测量结果直径相对误差为2.20%,高度相对误差为1.81%,用时87s。试验结果表明:所提出的农机高温热锻件几何参数测量方法能够满足锻造生产现场对尺寸测量实时、精确、高效的要求。     

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。     

基于Softmax的采摘机器人目标识别技术研究

首先,介绍了目标水果的形态、采摘机器人识别技术与试验平台;然后,设计了双目视觉系统,并基于Softmax分类模型设计了苹果的目标识别算法,实现了一套基于Softmax的采摘机器人目标识别模型。试验结果表明：采摘机器人对无遮挡的苹果目标识别率为94%,对部分遮挡的苹果目标正确识别率为88.7%,稳定性较好,精度较高。     

基于单CCD曲面测量方法

该测量方法是在三坐标测量机上,建立基于单CCD的自由曲面视觉测量系统;利用CCD测量被测物体表面的曲面特征;采用基于矩形细分的未知曲面测量规划方法,智能指导高精度测头测量,以便快速、准确地获取被测物体表面的大量测量数据.最后通过试验验证了该测量系统的可行性.     

基于双目视觉的农田障碍物检测

针对智能农业机械自动驾驶或辅助驾驶立体视觉障碍物检测技术中,传统阈值分割不能达到目标提取精度的问题,提出基于分析扫描线上区域分割与特征匹配相结合的障碍物检测算法。在双目视觉系统得到农田场景图像对中,通过分析扫描线上像素分布情况将图像分割,进行归类整理提取目标区域;对目标区域进行快速立体特征匹配,得到目标区域的空间信息,进行障碍物的检测。对800帧(400对)图像进行检测试验,结果表明:每对图像的平均处理时间<100 ms,本次试验检测出障碍物的正确率达到95%。该算法用于农田障碍物检测具有很好的检测效果。