【正文】 教字 [20xx]134 號）文件和當(dāng)年教務(wù)處關(guān)于 SRT 計劃項目申請的要求及有關(guān)規(guī)定。第一次出現(xiàn)的縮寫詞，需注出全稱。 四、凡選擇性欄目，請在相應(yīng)提示符 A、 B、 C 等之上打勾（√）。作為果樹的重要組成部分，針對樹木模型主干及其支干的快速重建研究也隨之發(fā)展。為減少數(shù)據(jù)運算量，對得到的數(shù)據(jù)圖像剪除短枝 、 去除贅點 3 以得到 描述 枝干拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的關(guān)鍵點坐標(biāo)及其對應(yīng) 坐標(biāo)差值 。 本研究為機(jī)器人避障系統(tǒng)提供了路徑規(guī)劃基準(zhǔn)和虛擬工作環(huán)境，同時可為其他同類樹木模 型快速精確建模研究提供借鑒。我們的課題是一項基礎(chǔ)性的研究，主要意義是為多種智能農(nóng) 4 業(yè)機(jī)器人，尤其是果園機(jī)器人自動作業(yè)提供最基礎(chǔ)信息。 采摘機(jī)器人是針對水果和蔬菜，可以通過編程 來完成這些作物的采摘、轉(zhuǎn)運、打包等相關(guān)作業(yè)任務(wù)的具有感知能力的自動化機(jī)械收獲系統(tǒng)，是集機(jī)械、電子、信息、智能技術(shù)、計算機(jī)科學(xué)、農(nóng)業(yè)和生物等學(xué)科于一體的交叉邊緣性科學(xué)，需要涉及機(jī)械結(jié)構(gòu)、視覺圖像處理、機(jī)器人運動學(xué)動力學(xué)、傳感器技術(shù)、控制技術(shù)以及計算信息處理等多方面的學(xué)科領(lǐng)域知識。圖像信息提取是針對性很強(qiáng)的技術(shù)，根據(jù)不同應(yīng)用、不同要求需要采用不同的處理方法。這種 方法應(yīng)用實際測量數(shù)據(jù)對 5 樹木骨架模型生成進(jìn)行控制，構(gòu)建出的樹木更為真實和讓人信服。 ☆ Hongping Yan、 Thomas L 以及 Stefan Jansson 等人 將真實樹木的生長規(guī)律參數(shù)化，利用參數(shù)實現(xiàn)樹葉和樹枝結(jié)構(gòu)建模，構(gòu)造出三維樹木模型 ； Lintermann 甚至完成可生成隨機(jī) 樹木的參數(shù)化控制軟件； Rui Wang 等人通過從真實樹木中提取構(gòu)成元素的組合實現(xiàn)真實樹木模擬； CallumGalbraith則利用真實樹木映射技術(shù)增加樹木模型的真實感； Remolar、 O Deussen以及 陳華光根據(jù)視點與樹模型的距離或者樹木模型在當(dāng)前場景的重要性確定樹木模型數(shù)據(jù)層次，保證了 樹木 渲染 的真實性和實時性 。通過上述改進(jìn)，對于紅色蘋果的識別率大于 90％，在紅色蘋果和黃色蘋果混合的情況下，識別率在 65％－ 70％之間。 Lee 等通過形狀特征識別雜草 6 開發(fā)西紅柿除草系統(tǒng)。紀(jì)壽文等 20xx 年利用投影面積、葉寬、葉長在玉米苗期識別出單子葉雜草。 Yutaka Kaizu 研 究基于機(jī)器視覺的插秧機(jī)自動導(dǎo)航系統(tǒng)，使用 Hough 變換算法提取導(dǎo)航線參數(shù)。但是生成樹木模型依據(jù)的是人為設(shè)定的數(shù)值，并沒有能力對真實的樹木進(jìn)行精確的模型重構(gòu)及再現(xiàn)。 ☆ 20xx 年，程磊等提出了一種序列化的處理方法：首先綜合運用基于色彩和紋理的圖像分割方法獲得初步分割圖像，然后應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法修正分割后的圖像，最后對分割圖像中的樹冠和樹干進(jìn)行整株樹的標(biāo)記，初步實現(xiàn)了一類樹木圖像的分割。 20xx 年，闞江明、李文彬等利用已知大小的標(biāo)定尺簡化無線性畸變 CCD 攝像機(jī)標(biāo)定過程，經(jīng)過標(biāo)定后統(tǒng)計立木枝干直徑的像素數(shù)與每一個像素代表的實際尺寸相乘就可以很容易地計算立木枝干直徑。 20xx 年，向海濤、鄭加強(qiáng)等 [研究了樹木圖像的實時采集與識別技術(shù) ,以及樹木圖像處理及分析軟件系統(tǒng)的開發(fā) ,并設(shè)計制作了室內(nèi)模擬實驗系統(tǒng)。他們的研究主 要針對整棵樹為研究對象，而我們則是對樹的主干和枝干進(jìn)行圖像的處理和識別。 內(nèi)容 ☆利用數(shù)碼攝像機(jī)采集果樹圖像信息，通過開發(fā)相應(yīng)的軟件同時利用相關(guān)技 術(shù)對圖像中果樹主干及其枝干的圖像信息進(jìn)行提取，并重新繪制出果樹枝 干的二維平面圖像，為機(jī)器人能夠正確辨認(rèn)出強(qiáng)硬枝干提供大量信息，從 而自動避開枝干等障礙，實現(xiàn)機(jī)械手不受損傷。由于春夏之際樹葉茂密，此時不利于枝 干的信息提取，因此選擇在秋天對果樹進(jìn)行拍照處理，從而避開了樹葉對 枝干的影響，使研究更加方便； ☆ 利用對 RGB 顏色系統(tǒng)的色差分量 2RGB 進(jìn)行迭代自適應(yīng)閾值分割法去除 圖像天空、棕色土地等區(qū)域，并利用對 2GRB 進(jìn)行迭 代分割法去除圖像 嫩樹枝等區(qū)域，再采用灰度閾值分割法去除圖像較亮和較暗區(qū)域，能快速 有效地分割出圖像的樹枝區(qū)域。如何去除假分支則是我們研究中又一個難點。 技術(shù)路線及實驗方案 顏色分割 ☆ 從采集的圖像分析可知，由于秋天的季節(jié)性因素，排除了果樹樹葉和 果實的影響，柑橘圖像主要包含樹枝、天空、土地等區(qū)域。 灰度閾值分割 ☆ 將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，利用像素的顏色分量間的差異，對所得到的 13 灰色圖像進(jìn)行灰度閾值分割。 提取樹枝區(qū)域 ☆分割后的圖像，經(jīng)過二值化、形態(tài)學(xué)運算、區(qū)域標(biāo)記及小區(qū)域去除、區(qū)域填充處理提取出圖像樹枝區(qū)域。 樹枝骨架提取 ☆為了對二值圖像中各個圖形分量 (對象物 )的形狀進(jìn)行分析，需要有各種能表示圖形的特征，骨架就是其中之一。目前區(qū)域骨架的提取方法主要有形態(tài)學(xué)方法、距離變換法、細(xì)線化法等。 圖 a 形態(tài)學(xué)骨架提取示例圖 距離變換法 ☆ 距離變換法提取區(qū)域骨骼通過距離變換和骨骼化兩步實現(xiàn)，該方法首先通 16 過距離變換得到距離圖像，然后比較圖像中區(qū)域像素的距離值，將所有距 離值大于或等于鄰域中最大距離值的像素的集合作為區(qū)域的骨骼。 )之間的四鄰域距離值 4d 錯誤 !未找到引用源。 為第一次順向掃描時的運算結(jié)果。 ? ?????? ??? ???? 1)1(),1(m i n00,11,jijijijiji fSS fS (5) 順向掃描時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。 錯誤 !未找到引用源。 錯誤 !未找到引用源。使用距離變換法提取圖 a 的區(qū)域骨架，提取結(jié)果如圖 b 所示，由圖可以看出，提取出的骨架區(qū)域不連續(xù)，在邊緣不光滑處提取的骨架不連續(xù)或者產(chǎn)生噪聲點，這將會對進(jìn)一步處理造成困難。 由此可以看出，區(qū)域細(xì)線化過程實質(zhì)上是一個在保持連接性和圖形長度不變的前提下求出圖形中心線的過程。這些“假分支”將影響本研究后續(xù)處理，需將其去除，目前比較常用的骨架修剪方法是采用形態(tài)學(xué)方法。 附該技術(shù)路線程圖如下： 可行性分析 ☆ 理論方面：首先，果樹樹干及其支干的圖像信息提取是農(nóng)業(yè)機(jī)器人摘果項目中極其 重要的一環(huán)，且在國內(nèi)外已經(jīng)有具體的研究成果，前景光明。與此同時，優(yōu)秀導(dǎo)師的帶領(lǐng)是我們走向成功的中流砥柱。 ☆ 沒有涉及生物特性的影響，從而減輕了研究的工作量。 ☆ 20xx 年 79 月 通過各種途徑（參加培訓(xùn)班、自學(xué)等）系統(tǒng)學(xué)習(xí)與本項目相關(guān)知識，做到足夠的積累，以面對實驗過程中所遇到的各種問題和困難。開始著手項目的編程階段，嘗試編寫基本程序模塊。 ☆ 20xx 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。 ☆ 20xx 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）。 導(dǎo)師資源 ☆ 本實踐創(chuàng)新訓(xùn)練計劃的指導(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，隨時可以投入項目的研 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，同時學(xué)?？紤]在實驗室配備可用網(wǎng)絡(luò)以供小組成員實時查閱資料信息，和導(dǎo)師保持聯(lián)絡(luò)。 28 申請者（簽名）： XXX 20xx 年 04 月 08 日