【正文】 指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行此項(xiàng)目的研究訓(xùn)練。 2. 已具備的條件、尚缺少的條件和擬解決的途徑（包括利用教學(xué)實(shí)驗(yàn)室、科 研實(shí)驗(yàn)室和實(shí)習(xí)基地等的計(jì)劃與落實(shí)情況） 已具備的條件 23 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 ☆ 學(xué)校具有豐富的實(shí)驗(yàn)材料和完整齊全的研究設(shè)備。 ☆ 20xx 年 9 月，我們進(jìn)行了數(shù)控車床實(shí)習(xí)，對(duì)簡(jiǎn)單程序在實(shí)際生活中的應(yīng)用 具備了較為清晰地了解。 22 四、研究基礎(chǔ) 1. 與本項(xiàng)目有關(guān)的研究工作積累和已有的研究工作成績(jī) ☆ 20xx 年至 20xx 年， 我們大部分成員學(xué)習(xí)了高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng) 計(jì)等課程， XXX 同學(xué)也于今年初通過(guò)了高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)，并取得優(yōu)異成 績(jī)。 5. 預(yù)期研究成果 ☆ 開(kāi)發(fā)出了符合農(nóng)業(yè)機(jī)器人避障需要的應(yīng)用軟件，能夠很好地提取果樹(shù)枝干 信息進(jìn)行大量?jī)?chǔ)備，并應(yīng)用在實(shí)際工作中。提交《項(xiàng)目中期檢查表》等階段性研 究報(bào)告。 ☆ 20xx 年 9 月 與指導(dǎo)老師詳細(xì)交流 ,確定正確的實(shí)施方案，著手查找各 21 類資料，動(dòng)手制作相關(guān)材料、工具，清理出可隨即投入使用的設(shè)備器材和實(shí)驗(yàn)室。 ☆選擇秋天進(jìn)行圖像采集，從而有效避免了果實(shí)和樹(shù)葉帶來(lái)的影響。 ☆ 綜上所述 ,豐富的理論積累，雄厚的硬件支持，為本實(shí)驗(yàn)的 成功研究做足了準(zhǔn)備。其次，我組成員經(jīng)過(guò)較為周密的準(zhǔn)備，在技術(shù)路線上已有充分考慮，實(shí)驗(yàn)方案明確，具有極大可能在該項(xiàng)目的實(shí)施上取得優(yōu)秀成績(jī)。但形態(tài)學(xué)方法只能修剪較短的分支 (不超過(guò)三個(gè)像素，即毛刺 )，本研究中樹(shù)枝骨架 19 的假分支大部分均超過(guò) 3 個(gè)像素，因此使用形態(tài)學(xué)修剪法不能去除“假分支”。 ☆ 運(yùn)用細(xì)線化方法提取上圖的區(qū)域骨架 ，提取結(jié)果如圖 c 所示。雖然距離變換法在本研究中不能很好的得到區(qū)域骨架，但得到的距離圖像卻能很好的反映樹(shù)枝的粗細(xì) (即樹(shù)枝半徑的大小 )，可用于本研 究后面確定樹(shù)枝的半徑。 是從左上部鄰域中求得的局部最短距離值，再加入右下部局部鄰域的運(yùn)算，最終完成距離變換，得到距離圖像。 為第 2 次運(yùn)算結(jié)果。第 2 次采用逆向掃描進(jìn)行運(yùn)算，設(shè) 錯(cuò)誤 !未找到引用源。順向掃描時(shí)，像素點(diǎn)的 4 個(gè)鄰點(diǎn)中只有兩個(gè)已完成距離運(yùn)算，故只能進(jìn)行以局部鄰域?yàn)榛A(chǔ)的距離運(yùn)算。如式 (4)所示。 ☆ 通過(guò)距離變換得到用距離值來(lái)表示的圖像稱為距離圖像。 形態(tài)學(xué)方法 ☆形態(tài)學(xué)法是利用一個(gè)正方形的結(jié)構(gòu)元素腐蝕待處理區(qū)域，將各個(gè)腐蝕到空集之前的最后一次腐蝕的結(jié)果相加，即得骨架。骨架是對(duì)象物的核心部分，不同形 狀的對(duì)象物就有不同的骨架。最終 的樹(shù)枝區(qū)域提取結(jié)果中，背景區(qū)域被完全去除，絕大部分障礙物 (樹(shù)枝 )區(qū)域被提取出來(lái)。 BGRyxf 1 1 9 9 ),( ??? () ????? fayxf fayxf ),( ),( 背景 () 其中 R,G,B為圖像 (x,y)像素點(diǎn)的顏色分量， 為圖像平均灰度 (即圖像各像素點(diǎn) 的均值 )。由于樹(shù)枝區(qū)域顏色特征不明顯，要想直接從圖像中提取出樹(shù)枝區(qū)域比較困難，但圖像中天空的顏色特征卻非常明顯，為白色或藍(lán)色等。 ☆如何恢復(fù)被遮擋的樹(shù)枝。 ☆在識(shí)別 樹(shù)枝區(qū)域的過(guò)程中，樹(shù)枝區(qū)域形狀較復(fù)雜，利用此區(qū)域來(lái)恢復(fù)樹(shù)枝 的二維信息顯然非常困難，如何簡(jiǎn)單有效的恢復(fù)樹(shù)枝二維信息是我們課題 研究的一個(gè)難點(diǎn)。 ☆開(kāi)發(fā)能夠提取果樹(shù)枝干信息的軟件系統(tǒng)是我們的主要任務(wù)。 8 參考文獻(xiàn) ： [1]柳洪 ,宋偉剛 .機(jī)器人技術(shù)基礎(chǔ) [M].北京冶金工業(yè)出版社 ,20xx. [2]杜青林 .明確任務(wù) ,突出重點(diǎn)實(shí)施 “ 科教農(nóng) ”[R]. 杜青林部長(zhǎng)在全國(guó)農(nóng)業(yè)科技教育工作會(huì)議上的講話 ,. [3]徐麗明 ,張鐵中 .果蔬果實(shí)收獲機(jī)器人的研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵問(wèn)題和對(duì)策 [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) ,20xx. 20(5):3842. [4] 方建軍 . 移 動(dòng) 式 采 摘 機(jī) 器 人 研 究 現(xiàn) 狀 與 進(jìn) 展 [J]. 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué)報(bào) ,(2):273278. [5]梁喜鳳 ,苗香雯 ,崔紹榮等 .番茄收獲機(jī)器人技術(shù)研究進(jìn)展 [J].農(nóng)機(jī)化研究 , [6]周俊 , 姬長(zhǎng)英 . 農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航中多分辨率路徑識(shí)別 . 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào) .20xx,34(6):120123 [7]周俊 , 姬長(zhǎng)英 . 基于知識(shí)的視覺(jué)導(dǎo)航農(nóng)業(yè)機(jī)器人行走路徑識(shí)別 . 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) .20xx,19(6):101105 [8]程磊，樹(shù)木圖像的分割方法初探，碩士學(xué)位論文，北京林業(yè)大學(xué)， 20xx [9]楊華、孟憲宇、劉燕、程俊，單株立木圖像信息的提取與解算 ,北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 20xx,27(1): 51~54 [10]孫仁山，李文彬，徐凱宏，基于小波變換的林業(yè)圖像處理研究，森林工程 ,20xx,21(1):46 [11]180。 2 0 0 5 年，王雪峰、張超等介紹由攝像機(jī)圖像抽取林木直徑的方法、步驟 ,將度量誤差模型算法應(yīng)用到參數(shù)的求解當(dāng)中 ,提出適合于林業(yè)野外作業(yè)的內(nèi)、外參數(shù)分離策略 ,最后對(duì)文中算法、策略進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證。 ☆ 1998 年，童雀菊、華毓坤對(duì)利用圖像處理方法采集原木形狀參數(shù)的過(guò)程作了研究，提出了一種基本的圖像處理在樹(shù)干識(shí)別中應(yīng)用的方法。 20xx 年，楊華等人對(duì)單株立木圖像信息的提取分別運(yùn)用近景攝影測(cè)量 DLT 模型和雙目立體視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行解算 ,解決 了立木圖像信息與立木二維坐標(biāo)之間的解算問(wèn)題。 國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展 ☆ 目前國(guó)內(nèi)主要有兩組人進(jìn)行林木圖像處理的研究工作 ：北京林業(yè)大學(xué)的李文彬等人和南京林業(yè)大學(xué)的鄭家強(qiáng)等人。沈明霞對(duì)農(nóng)田景物圖像信息的提取方法包括圖像分割、基于紋理特征分析、基于形態(tài)特征分割等農(nóng)作物邊緣檢測(cè)研究。相阿榮通過(guò)雜草區(qū)域的面積和質(zhì)心識(shí)別麥田常見(jiàn)雜草，識(shí)別率為 92﹪。 Blasco 等根據(jù)作物和雜草面積的差異開(kāi)發(fā)除草設(shè)備。上述方法中，第一種和第三種減少誤差的方法較為有效，識(shí)別誤差率在177。 ☆ 日本 Hirosaki大學(xué) Teruo Takahashi等人 20xx年研制了一蘋果采摘機(jī)器人，其視覺(jué)系統(tǒng)主要采用了兩個(gè)彩色相機(jī)組成的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)。但該種方法由于側(cè)重對(duì)模型細(xì)節(jié)的把握，降低了模型生成速度。目前的圖像提取中依據(jù)的特征主要是顏色特征、形狀特征、紋理特征等。以下主要介紹一些國(guó)內(nèi)外在農(nóng)業(yè)機(jī)器人圖像信息提取過(guò)程中的進(jìn)展和成果。另外，還可以為其他領(lǐng)域智能機(jī)器人信息提取提供一個(gè)研究思路。 二、立論依據(jù) （包括項(xiàng)目的研究意義、現(xiàn)狀分析，并附主要參考文獻(xiàn)及出處） 1 研究意義 ☆ 進(jìn)入二十一世紀(jì)，隨著高新科技的迅速發(fā)展，農(nóng)業(yè)科技迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。 據(jù)此計(jì)算得到的 模型頂點(diǎn) 平面 實(shí)際坐標(biāo)信息 構(gòu)成了對(duì) 枝干部分 二 維模型 的表述 。 本 文 以 數(shù)碼相機(jī) 采集數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用模塊化方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)柑橘果樹(shù)的快速精確平面圖像重繪。 五、有關(guān)表格、材料請(qǐng)從教務(wù)處網(wǎng)站（ 的“ 下載中心 ”中下載填寫。 三、申請(qǐng)書(shū)一律采用計(jì)算機(jī)打印 ,紙張標(biāo)準(zhǔn)為 A4 紙，于左側(cè)裝訂成冊(cè)。 SRT 計(jì)劃項(xiàng)目申請(qǐng)書(shū) 項(xiàng)目名稱 : XXXXXXXXXXXX 申請(qǐng) 者 : XXX 院 系 : 工學(xué)院農(nóng)機(jī)系 專 業(yè) : XXX 專業(yè) 指 導(dǎo)教師 : XX 職稱 : XX 20xx 年 04 月 08 日 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)教務(wù)處制 1 填 報(bào) 說(shuō) 明 一、填寫申請(qǐng)書(shū)前，請(qǐng)先查閱《南京農(nóng)業(yè)大學(xué) SRT 計(jì)劃項(xiàng)目管理辦法》（校