南京農(nóng)業(yè)大學(xué)srt計(jì)劃項(xiàng)目申請(qǐng)書(shū)(編輯修改稿)
2024-08-16 12:07 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 l1194[16]Toru Torii. Research in autonomous agriculture vehicles in and Electronics in .(25): 133153[17]相阿榮. . 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué),2001[18]毛文華,王一鳴,張小超,王月青. 基于機(jī)器視覺(jué)的苗期雜草實(shí)時(shí)分割算法. (1):8386,2005[19], . Determination of crop rows by image analysis without segmentation, Computers and Electronics in (38):141158Dandy R C. Developments in electronics[J].Agricultural Engineer,1994,49(1):24[20], , . Identification of idealized leaf types using simple dimensionless shape factors by image analysis. Transactions of the ASAE. 39(4):15251533,1996[21], , . Robotic weed control system for tomatoes. Precision Agriculture. 1(1),95113(1999)[22], , , , . Robotic. Weed control using machine vision. Biosystems engineering. 83(2),149157,2002[23]. Weed classification by active shape models. Biosystems engineering, 91(3):271281,2005[24]紀(jì)壽文,王榮本,陳佳娟,趙學(xué)篤. 應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)識(shí)別玉米苗期田間雜草的研究. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 17(2):154156,2001[25]龍滿(mǎn)生. . 西北農(nóng)林科技大,2002[26]Astrand B., Baerveldt . An agricultural mobile robot with visionbased perception for mechanical weed control. Autonomous robots,2002(13):2135[27]Yutaka Kaizu. Prototype rice transplanter masters the paddy with machine vision. (Automation Technology).2005, [28]沈明霞,2000,31(6):4547[29]沈明霞,2000,8(3):4347[30]沈明霞,李秀智，2003,34(1):9294三、研究方案1. 項(xiàng)目研究的目標(biāo)、內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題 研究目標(biāo) ☆在VC++平臺(tái)下，編寫(xiě)制作一款軟件，以實(shí)現(xiàn)果樹(shù)主干及其支干的圖像信息提取，為機(jī)器人采摘果實(shí)的實(shí)時(shí)避障提供大量果樹(shù)枝干信息儲(chǔ)備。 內(nèi)容 ☆利用數(shù)碼攝像機(jī)采集果樹(shù)圖像信息，通過(guò)開(kāi)發(fā)相應(yīng)的軟件同時(shí)利用相關(guān)技術(shù)對(duì)圖像中果樹(shù)主干及其枝干的圖像信息進(jìn)行提取，并重新繪制出果樹(shù)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(dòng)避開(kāi)枝干等障礙，實(shí)現(xiàn)機(jī)械手不受損傷。 ☆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)。初步確定需要 經(jīng)過(guò)顏色分割、灰度閾值分割、樹(shù)枝區(qū)域提取、樹(shù)枝骨架提取、骨架修剪、 遮擋樹(shù)枝恢復(fù)等步驟，其中會(huì)運(yùn)用到形態(tài)學(xué)方法、距離變換法、細(xì)線化法 ，最后集成調(diào)試，得到所需軟件。 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。由于春夏之際樹(shù)葉茂密，此時(shí)不利于枝干的信息提取，因此選擇在秋天對(duì)果樹(shù)進(jìn)行拍照處理，從而避開(kāi)了樹(shù)葉對(duì)枝干的影響，使研究更加方便； ☆利用對(duì)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(duì)2GRB進(jìn)行迭代分割法去除圖像嫩樹(shù)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(shù)枝區(qū)域。 ☆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)。 ☆通過(guò)細(xì)線化處理得到的樹(shù)枝骨架，雖然很好的保持了連接性，但當(dāng)樹(shù)枝區(qū)域邊緣不平滑時(shí)會(huì)產(chǎn)生“假分支”。這些“假分支”將影響本研究后續(xù)處理，需將其去除。如何去除假分支則是我們研究中又一個(gè)難點(diǎn)。 ☆如何恢復(fù)被遮擋的樹(shù)枝。2. 擬采取的研究方法、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)方案及可行性分析 研究方法 ☆首先選擇在秋天利用數(shù)碼相機(jī)拍攝果樹(shù)圖像，再在VC++平臺(tái)下運(yùn)用所編寫(xiě)程序，對(duì)采集到的圖像信息分別實(shí)現(xiàn)果樹(shù)主干及其支干的二維重構(gòu)功能，并使其滿(mǎn)足在機(jī)器人實(shí)際摘果過(guò)程中順利地避開(kāi)障礙物（果樹(shù)樹(shù)干及其支干）的匹配條件。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。 技術(shù)路線及實(shí)驗(yàn)方案☆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(shù)樹(shù)葉和果實(shí)的影響，柑橘圖像主要包含樹(shù)枝、天空、土地等區(qū)域。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。利用這一特點(diǎn)，本研究使用去除背景留下目標(biāo)的方法提取樹(shù)枝區(qū)域。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。 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(duì)所得到的灰色圖像進(jìn)行灰度閾值分割。 () 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)?！罱?jīng)過(guò)以上分割處理后，可以提取大部分樹(shù)枝區(qū)域，但由于自然場(chǎng)景下拍攝的圖像受外界干擾較大，圖像中陰影區(qū)域、隨機(jī)噪聲等仍無(wú)法完全去除?？刹捎眯螒B(tài)學(xué)處理和區(qū)域標(biāo)記法將其除去?！罘指詈蟮膱D像，經(jīng)過(guò)二值化、形態(tài)學(xué)運(yùn)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(shù)枝區(qū)域。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)。如下圖所示： ☆我們可以從識(shí)別出的樹(shù)枝區(qū)域看出，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，為了準(zhǔn)確快速地獲取障礙物二維信息，需要提取樹(shù)枝區(qū)域特征，由于正常樹(shù)枝形狀投影在平面內(nèi)為細(xì)長(zhǎng)的方形，因此本研究使用相應(yīng)的方形長(zhǎng)條代表樹(shù)枝，由幾何知識(shí)可知，要想得到長(zhǎng)方形在二維平面內(nèi)的具體圖像必須先提取出其長(zhǎng)、寬及對(duì)稱(chēng)線的傾斜角度。根據(jù)這一思
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