南京農(nóng)業(yè)大學(xué)srt計劃項目申請書(存儲版)
【正文】 條窄槽可使兩攝像頭的基線長度在6cm25cm之間調(diào)整?！顚嶒炇胰鄙倏捎镁W(wǎng)絡(luò)以隨時上網(wǎng)查閱資料。 申請者（簽名）：XXX 2012 年 04 月 08 日29 / 30。 尚缺少的條件 雖然已經(jīng)做了極其充分的準備，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。☆熟練掌握有多種應(yīng)用軟件（word,cad,ppt,excel等）。 ☆通過本次研究，在機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備。開始著手項目的編程階段，嘗試編寫基本程序模塊?！顩]有涉及生物特性的影響，從而減輕了研究的工作量。 附該技術(shù)路線程圖如下：細線化骨架修剪遮擋骨架修復(fù)障礙物二維信息恢復(fù)特征點檢測及特征提取形態(tài)濾波區(qū)域標(biāo)記去除小域原始圖像閾值分割二值化 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。由此可以看出，區(qū)域細線化過程實質(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。計算方法如式(6)所示。 ☆通過距離變換得到用距離值來表示的圖像稱為距離圖像。骨架是對象物的核心部分，不同形狀的對象物就有不同的骨架。 () 背景 ()其中R,G,B為圖像(x,y)像素點的顏色分量， 為圖像平均灰度(即圖像各像素點 的均值)。 ☆如何恢復(fù)被遮擋的樹枝。 ☆開發(fā)能夠提取果樹枝干信息的軟件系統(tǒng)是我們的主要任務(wù)。2 0 0 5年，王雪峰、張超等介紹由攝像機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,最后對文中算法、策略進行實際驗證。2005年，楊華等人對單株立木圖像信息的提取分別運用近景攝影測量DLT模型和雙目立體視覺技術(shù)進行解算,解決了立木圖像信息與立木二維坐標(biāo)之間的解算問題。沈明霞對農(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)作物邊緣檢測研究。Blasco 等根據(jù)作物和雜草面積的差異開發(fā)除草設(shè)備?！钊毡綡irosaki大學(xué)Teruo Takahashi等人2002年研制了一蘋果采摘機器人，其視覺系統(tǒng)主要采用了兩個彩色相機組成的雙目立體視覺系統(tǒng)。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。另外，還可以為其他領(lǐng)域智能機器人信息提取提供一個研究思路。據(jù)此計算得到的模型頂點平面實際坐標(biāo)信息構(gòu)成了對枝干部分二維模型的表述。五、有關(guān)表格、材料請從教務(wù)處網(wǎng)站（）的“下載中心”中下載填寫。SRT計劃項目申請書項目名稱: XXXXXXXXXXXX 申請者: XXX 院 系: 工學(xué)院農(nóng)機系 專 業(yè): XXX專業(yè) 指導(dǎo)教師: XX 職稱: XX 2012年 04 月 08日南京農(nóng)業(yè)大學(xué)教務(wù)處制填 報 說 明一、填寫申請書前，請先查閱《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)SRT計劃項目管理辦法》（校教字[2003]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。四、凡選擇性欄目，請在相應(yīng)提示符A、B、C等之上打勾（√）。為減少數(shù)據(jù)運算量，對得到的數(shù)據(jù)圖像剪除短枝、去除贅點以得到描述枝干拓撲結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵點坐標(biāo)及其對應(yīng)坐標(biāo)差值。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)業(yè)機器人，尤其是果園機器人自動作業(yè)提供最基礎(chǔ)信息。圖像信息提取是針對性很強的技術(shù)，根據(jù)不同應(yīng)用、不同要求需要采用不同的處理方法?！頗ongping 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。Lee 等通過形狀特征識別雜草開發(fā)西紅柿除草系統(tǒng)。Yutaka Kaizu 研究基于機器視覺的插秧機自動導(dǎo)航系統(tǒng)，使用Hough 變換算法提取導(dǎo)航線參數(shù)?！?004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行整株樹的標(biāo)記，初步實現(xiàn)了一類樹木圖像的分割。2004年，向海濤、鄭加強等[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)。 內(nèi)容 ☆利用數(shù)碼攝像機采集果樹圖像信息，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行提取，并重新繪制出果樹枝干的二維平面圖像，為機器人能夠正確辨認出強硬枝干提供大量信息，從而自動避開枝干等障礙，實現(xiàn)機械手不受損傷。如何去除假分支則是我們研究中又一個難點。 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，對所得到的灰色圖像進行灰度閾值分割。 樹枝骨架提取☆為了對二值圖像中各個圖形分量(對象物)的形狀進行分析，需要有各種能表示圖形的特征，骨架就是其中之一。 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。第2次采用逆向掃描進行運算，設(shè)為第2次掃描前的像素值，為第2次運算結(jié)果。使獲得的細線能夠準確代表對象物的形狀，細線化處理必須滿足以下要求：（1）線寬為一個像素；（2）細線位置基本處于原線寬的中心；（3）保持圖形的連接性不變，并且不能出現(xiàn)孔和點的新生或消失現(xiàn)象；（4）圖形端部基本不縮短。 ☆在樹枝識別時由于遮擋等原因，有時會造成識別出的樹枝發(fā)生中斷的情況，由于前面有樹葉遮擋，從而使識別出的樹枝發(fā)生中斷，但某些區(qū)域的樹枝是實際存在的，機械手路徑規(guī)劃時將視此處為無樹枝狀
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