一种基于视觉伺服的农产品分拣方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于视觉伺服的农产品分拣方法及系统，涉及农产品分拣技术领域，采用图像采集装置对需要分拣的农产品进行图像采集捕捉目标图像；控制装置将所述目标图像进行预处理；根据预处理后的目标图像对农产品进行定位和分类；控制装置根据机械臂中每个关节的关节变量确定机械臂的末端姿态，控制机械臂完成农产品分拣作业。通过图像采集装置对农产品目标进行捕捉后，然后对目标图像进行预处理，实现图像中农产品目标的准确定位和分类。然后控制机械臂对确定好的农产品进行抓取，实现了农产品的快速分拣。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉伺服的农产品分拣方法及系统
本申请涉及农产品分拣
，具体涉及一种基于视觉伺服的农产品分拣方法及系统。
技术介绍
农产品生产过程中需要根据生产需求等要求对农产品进行等级划分并且进行划分，此时需要在专门的分拣车间内实现农产品分拣作业，以实现对农产品的分类。传统技术中农产品的大规模分拣需要采用人工的方式，虽然人工的方式可以完成基本的分拣要求。但是人工分拣效率低，而且长时间的工作之后会导致分拣准确性低，从而无法保证分拣的准确性。为了解决人工分拣的缺陷，现有的分拣车间中会采用分拣机器人配合人工进行分拣。但是传统的分拣机器人在感知、识别等方面所利用的手段较为单一，局限性非常大，从而导致现有的农产品在分拣时定位不准确，降低了农产品的分拣效果。
技术实现思路
本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：第一方面，本申请实施例提供了一种基于视觉伺服的农产品分拣方法，所述方法包括:采用图像采集装置对需要分拣的农产品进行图像采集捕捉目标图像；控制装置将所述目标图像进行预处理；根据预处理后的目标图像对农本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉伺服的农产品分拣方法，其特征在于，所述方法包括:/n采用图像采集装置对需要分拣的农产品进行图像采集捕捉目标图像；/n控制装置将所述目标图像进行预处理；/n根据预处理后的目标图像对农产品进行定位和分类；/n控制装置根据机械臂中每个关节的关节变量确定机械臂的末端姿态，控制机械臂完成农产品分拣作业。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉伺服的农产品分拣方法，其特征在于，所述方法包括:
采用图像采集装置对需要分拣的农产品进行图像采集捕捉目标图像；
控制装置将所述目标图像进行预处理；
根据预处理后的目标图像对农产品进行定位和分类；
控制装置根据机械臂中每个关节的关节变量确定机械臂的末端姿态，控制机械臂完成农产品分拣作业。


2.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的农产品分拣方法，其特征在于，所述控制装置将所述目标图像进行预处理，包括：
所述控制装置将所述目标图像分别进行灰度增强、图像分割以及平滑图像处理，使得图像各部分层次分开、噪声减少并分割需要区域；
然后进行边缘检测，以提取目标边缘信息；
最后进行一阶矩计算，得出目标的中心坐标，再转化为实际坐标，对目标图像对应的农产品进行定位。


3.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的农产品分拣方法，其特征在于，所述根据预处理后的目标图像对农产品进行定位和分类，包括：
根据所捕获图像中目标物体的点与空间实际物体上存在的点建立对应关系实现目标定位；
对不同的物体进行分类识别时，确定不同目标物体的投影面积，以面积大小为阈值，利用面积阈值法实现对目标物体的分类。


4.根据权利要求3所述的基于视觉伺服的农产品分拣方法，其特征在于，所述根据所捕获图像中目标物体的点与空间实际物体上存在的点建立对应关系实现目标定位，包括：
确定物体点p在图像像素坐标系中的坐标(pXf,pYf)；
根据图像像素坐标(pXf,pYf)获得物体点p在图像物理坐标系下的坐标(pX,pY)：



选取成像模型中摄像机光轴与空间物体所在平面交点的位置，目标物体所在的平面方程为Z＝0；
根据图像物理坐标系在摄像机坐标系中z轴方向的距离为有效焦距f，获得物体点p在摄像机坐标系中的坐标为(pX,pY,f)；
确定摄像机光心在图像物理坐标系中的坐标为(0,0,PZW)；
根据点(pX,pY,f)与点(0,0,PZW)的光线方程为得出比例系数确定最终物体点p的实际位置。


5.根据权利要求1所述的基于视觉伺服的农产品分拣方法，其特征在于，所述控制装置根据机械臂中每个关节的关节变量确定机械臂的末端姿态，包括：
确定机械臂连杆坐标系和对应的参数，根据齐次变换理论，确定机械臂的正向运动方程式，所述正向运动方程式用于确定机械臂的末端姿态；
或者，确定机械臂的逆向运动方程式，根据机械臂的末端执行器的姿态反解出机械臂各个关节的关节变量。


6.一种基于视觉伺服的农产品分拣系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙晓军，张景淘，周凯，杨帅，齐星，
申请(专利权)人：山东农业大学，
类型：发明
国别省市：山东;37