南京農(nóng)業(yè)大學(xué)srt計(jì)劃項(xiàng)目申請書(文件)
【正文】 參加培訓(xùn)班、自學(xué)等）系統(tǒng)學(xué)習(xí)與本項(xiàng)目相關(guān)知識，做到足夠的積累，以面對實(shí)驗(yàn)過程中所遇到的各種問題和困難。開始著手項(xiàng)目的編程階段，嘗試編寫基本程序模塊?！?013年5月 整理資料，準(zhǔn)備結(jié)題工作，總結(jié)一年來所取得的成果，撰寫研究報(bào)告，撰寫論文。 ☆通過本次研究，在機(jī)器人避障方面開辟新視野，拓展現(xiàn)有的思維定式，為以后更加深入的研究做準(zhǔn)備。 ☆2011年912月，我們通過了CAD課程的學(xué)習(xí)，對圖像概念有比較成熟的 思維認(rèn)識。☆熟練掌握有多種應(yīng)用軟件（word,cad,ppt,excel等）?！畋緦?shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃的指導(dǎo)老師系南京農(nóng)業(yè)大學(xué)講師安秋，在學(xué)校開設(shè)有農(nóng)業(yè)機(jī)器人等課程。 尚缺少的條件 雖然已經(jīng)做了極其充分的準(zhǔn)備，考慮較周密詳盡，隨時(shí)可以投入項(xiàng)目的研究及軟件開發(fā)工作，但在以下方面仍然有所瑕疵。☆充分利用好圖書館的網(wǎng)絡(luò)資源，同時(shí)學(xué)校考慮在實(shí)驗(yàn)室配備可用網(wǎng)絡(luò)以供小組成員實(shí)時(shí)查閱資料信息，和導(dǎo)師保持聯(lián)絡(luò)。 申請者（簽名）：XXX 2012 年 04 月 08 日29 / 30。六、審查意見指導(dǎo)教師意見 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日系部意見 負(fù)責(zé)人簽名、公章： 年 月 日學(xué)院意見 負(fù)責(zé)人簽名、公章： 年 月 日學(xué)校意見 負(fù)責(zé)人簽名、公章： 年 月 日備注七、申請者承諾我保證上述填報(bào)內(nèi)容的真實(shí)性?！顚?shí)驗(yàn)室缺少可用網(wǎng)絡(luò)以隨時(shí)上網(wǎng)查閱資料。他曾長期致力于農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)項(xiàng)目的研究工作，對果樹枝干圖像信息提取具有深入研究。硬件系統(tǒng)設(shè)施介紹如下：☆數(shù)碼相機(jī)：nikon990數(shù)碼相機(jī)(最大分辨率：2048153位深：真彩24位、圖像格式：BMP)；☆CCD：美國Lumenera公司Lu075C型攝像頭(所采集圖像的有效尺寸：640480、最大幀頻率：60fps、與電腦的連接方式：USB接口)；☆鏡頭：日本Computar公司M0814MP和M1214MP兩種型號攝像頭(每種型號各兩個(gè)，焦距分別為8mm和12mm)；☆計(jì)算機(jī)：CPU為AMD公司Athlon(tm)64 Processor 3000+()型兼容機(jī)；☆激光測距儀：德國喜利得(Hilti)公司的PD 30 laser range meter；☆采集地點(diǎn)：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院校園果林（室外），計(jì)算機(jī)視覺研究室（室內(nèi)）；☆攝像頭支架為普通的攝像機(jī)支架，可調(diào)節(jié)攝像頭高度和拍攝角度，調(diào)節(jié)方式為手動(dòng)調(diào)節(jié)(自動(dòng)的調(diào)節(jié)支架正在開發(fā)中)，攝像頭安裝在有機(jī)玻璃板上，玻璃板上開有兩條窄槽可使兩攝像頭的基線長度在6cm25cm之間調(diào)整。 ☆2012年，在科協(xié)的組織下，我們進(jìn)行了有關(guān)農(nóng)業(yè)機(jī)器人摘果項(xiàng)目的專題討 論，并對機(jī)械手臂避障問題作了相關(guān)論述。我們均具備運(yùn)用數(shù)理知識分析處理問題的能力。 ☆根據(jù)試驗(yàn)研究的內(nèi)容分析總結(jié)出研究成果，撰寫并在國內(nèi)相關(guān)雜志發(fā)表12篇關(guān)于果樹主干及其支干的圖像信息提取的學(xué)術(shù)論文。 ☆2013年13月 編寫正確詳盡的程序，不斷調(diào)試，以得到目標(biāo)所期許的 成果。☆2012年1012月 利用數(shù)碼相機(jī)拍攝去除樹葉、果實(shí)的果樹圖像，依據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)定出詳細(xì)計(jì)劃和編程步驟?！顬檗r(nóng)業(yè)機(jī)器人采摘果實(shí)提供了大量圖像信息支持，有利于保護(hù)機(jī)械手臂不受損害。我組項(xiàng)目研究必定會取得預(yù)期的優(yōu)秀成績。最后，本組成員扎實(shí)成熟的程序匯編語言基礎(chǔ)為本項(xiàng)目的實(shí)施提供了理論上的保障。本研究使用直接統(tǒng)計(jì)分支骨架長度，然后對長度設(shè)定閾值去除較短骨架分支的方法去除“假分支”。提取的骨架保持了原區(qū)域的連接性，無中斷現(xiàn)象，效果較好，本研究選用此方法提取區(qū)域骨架。圖b 距離變換法提取樹枝骨架 ☆區(qū)域細(xì)線化將區(qū)域細(xì)化為由線條構(gòu)成的線圖形，線圖形有存儲量小，便于識別等優(yōu)點(diǎn)。 (6)距離圖像中各像素距離值的大小直接反映了該像素離開對象物邊緣的遠(yuǎn)近，因此，作為對象物核心部分的骨架提取，只要通過鄰域比較找到距離值大的像素部分即可完成。 (5)順向掃描時(shí)由于只考慮了局部鄰域，因而右下部像素的距離值不是與0像素的最短距離。兩點(diǎn)(與)之間的四鄰域距離值如式(4)所示。它可以表示為： (1)式中的稱為骨架子集，可寫成： (2)其中為正方形結(jié)構(gòu)元素，(1)式中的代表將腐蝕成空集前的最后一次迭代次數(shù)，即 (3) ☆形態(tài)學(xué)骨架提取實(shí)例圖如圖a所示，由圖可知，形態(tài)學(xué)提取法實(shí)際上是將各個(gè)部分的骨架相加，這種方法不能保證骨架的連接性，當(dāng)骨架區(qū)域?qū)挾劝l(fā)生突變或區(qū)域邊緣的光滑時(shí)會造成對連續(xù)區(qū)域識別出的骨架不連續(xù)。從1967年Blum等首先用中軸表示連續(xù)平面上圖形以來，有許多骨架求解算法產(chǎn)生，可歸納為骨架子化算法和細(xì)化算法兩種類型。根據(jù)這一思想，本研究首先提取樹枝區(qū)域骨架（即平面上長方形沿長方向的對稱線），并檢測骨架上的特征點(diǎn)(端點(diǎn)、分支點(diǎn)等)，然后利用特征點(diǎn)將骨架分段，將每段樹枝看成一段長方形，恢復(fù)出每段長方形的二維信息，也就恢復(fù)出了每段樹枝的二維信息。可采用形態(tài)學(xué)處理和區(qū)域標(biāo)記法將其除去。由于迭代法能自動(dòng)快速準(zhǔn)確地找到圖像分割閾值，因此考慮使用迭代閾值分割法去除背景。本研究以針對柑橘果樹為例，但也可以通過適當(dāng)調(diào)整應(yīng)用到其他自然場景下的果樹主干及其支桿（以下簡稱樹枝）的二維重繪工作中。這些“假分支”將影響本研究后續(xù)處理，需將其去除。 擬解決的關(guān)鍵問題 ☆消除樹葉、果實(shí)等對枝干的影響。pez, , . Colour and shape analysis techniques for weed detection in cereal fields. Computers and electronics in agriculture. 25(3):197–212,2000[12],. Intensified fuzzy clusters for classifying plant, soil, and residue regions of interest from color images. Computers and electronics in agriculture. 42(3):161–180,2004.[13] ,Ki
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