南京農(nóng)業(yè)大學(xué)srt計(jì)劃項(xiàng)目申請(qǐng)書(shū)(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(shí)，做到足夠的積累，以面對(duì)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中所遇到的各種問(wèn)題和困難。開(kāi)始著手項(xiàng)目的編程階段，嘗試編寫(xiě)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(lái)所取得的成果，撰寫(xiě)研究報(bào)告，撰寫(xiě)論文。 ☆通過(guò)本次研究，在機(jī)器人避障方面開(kāi)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(guò)了CAD課程的學(xué)習(xí)，對(duì)圖像概念有比較成熟的 思維認(rèn)識(shí)?！钍炀氄莆沼卸喾N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(kāi)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(kāi)發(fā)工作，但在以下方面仍然有所瑕疵?！畛浞掷煤脠D書(shū)館的網(wǎng)絡(luò)資源，同時(shí)學(xué)?？紤]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(qǐng)者（簽名）：XXX 2012 年 04 月 08 日29 / 30。六、審查意見(jiàn)指導(dǎo)教師意見(jiàn) 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日系部意見(jiàn) 負(fù)責(zé)人簽名、公章： 年 月 日學(xué)院意見(jiàn) 負(fù)責(zé)人簽名、公章： 年 月 日學(xué)校意見(jiàn) 負(fù)責(zé)人簽名、公章： 年 月 日備注七、申請(qǐng)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(zhǎng)期致力于農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)項(xiàng)目的研究工作，對(duì)果樹(shù)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(guó)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(hào)攝像頭(每種型號(hào)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(cè)距儀：德國(guó)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(jué)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(kāi)發(fā)中)，攝像頭安裝在有機(jī)玻璃板上，玻璃板上開(kāi)有兩條窄槽可使兩攝像頭的基線長(zhǎng)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(zhuān)題討 論，并對(duì)機(jī)械手臂避障問(wèn)題作了相關(guān)論述。我們均具備運(yùn)用數(shù)理知識(shí)分析處理問(wèn)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(xiě)并在國(guó)內(nèi)相關(guān)雜志發(fā)表12篇關(guān)于果樹(shù)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(xiě)正確詳盡的程序，不斷調(diào)試，以得到目標(biāo)所期許的 成果?！?012年1012月 利用數(shù)碼相機(jī)拍攝去除樹(shù)葉、果實(shí)的果樹(shù)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。☆為農(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(huì)取得預(yù)期的優(yōu)秀成績(jī)。最后，本組成員扎實(shí)成熟的程序匯編語(yǔ)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(zhǎng)度，然后對(duì)長(zhǎng)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(wú)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(shù)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(chǔ)量小，便于識(shí)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(kāi)對(duì)象物邊緣的遠(yuǎn)近，因此，作為對(duì)象物核心部分的骨架提取，只要通過(guò)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(chēng)為骨架子集，可寫(xiě)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(huì)造成對(duì)連續(xù)區(qū)域識(shí)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(lái)，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(lèi)型。根據(jù)這一思想，本研究首先提取樹(shù)枝區(qū)域骨架（即平面上長(zhǎng)方形沿長(zhǎng)方向的對(duì)稱(chēng)線），并檢測(cè)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(shù)枝看成一段長(zhǎng)方形，恢復(fù)出每段長(zhǎng)方形的二維信息，也就恢復(fù)出了每段樹(shù)枝的二維信息?？刹捎眯螒B(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(duì)柑橘果樹(shù)為例，但也可以通過(guò)適當(dāng)調(diào)整應(yīng)用到其他自然場(chǎng)景下的果樹(shù)主干及其支桿（以下簡(jiǎn)稱(chēng)樹(shù)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(wèn)題 ☆消除樹(shù)葉、果實(shí)等對(duì)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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