【技术实现步骤摘要】
基于视觉缩放法判断串型水果母枝干扰类型的方法
[0001]本专利技术涉及水果智能采摘
,具体涉及一种基于视觉缩放法判断串型水果母枝干扰类型的方法。
技术介绍
[0002]我国是龙眼、葡萄、荔枝等串型水果的重要生产国,同时也深受广大消费者的喜爱;例如荔枝,分布于我国的西南部、南部和东南部,广东和福建南部栽培最盛,荔枝与香蕉、菠萝、龙眼一同号称“南国四大果品”。
[0003]针对于串型水果的采摘,目前主要依赖于人工,但人工采摘一是采摘劳动强度大、采摘费用高,浪费大量的人力物力;二是人工采摘效率低、耗时长、成本高。
[0004]伴随着科技的进步,机械自动化、智能化已广泛应用于各行各业;对于水果采摘领域而言,采摘机器人的研究和应用越来越多,这对解放人工劳动力、降低人力成本、提高采摘效率有着重要意义。
[0005]在采摘串型水果的过程中,人们首先需要确定果串的母枝,然后以采摘、剪断母枝的方式实现采摘;从母枝进行果串的剪断确保了果串的完整性、避免其散成若干小串,从而有利于储存、运输以及保证果串的美观性,确保其经济价值。但是,由于串型水果自身生长特点,果串整体极易随机分布生长,从而造成果串识别难、母枝识别定位难、无法准确找到整个串型水果母枝的问题;并且,采摘过程中伴随着风、光照、露水等外部环境的影响,导致母枝的位置发生变化或被遮挡,从而导致采摘机器人采摘失败或错误剪断而损伤果实,因此,若要实现智能采摘,不仅要精确定位母枝的位置,还要在采摘过程中识别母枝的受干扰类型,从而准确的抗干扰、达到精确剪断母枝的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉缩放法判断串型水果母枝干扰类型的方法,其特征在于:S100、首先通过单目CCD相机与双目CCD相机的配合实现对母枝的预定位,其具体步骤为:S101:采用单目CCD相机随机获取连同串型水果果实、叶子以及树枝在内的多副彩色图像;选取并划分彩色图像内的多个果实目标以及非果实目标,并分别提取果实目标以及非果实目标的纹理特征值与颜色特征值,作为正负样本;S102、采用支持向量机SVM对正负样本进行训练、生成多个弱分类器;然后采用AdaBoost算法构造强分类器,通过强分类器分割单目CCD相机获取的彩色图像,并将从图像中识别到的果实目标单独存储成彩色图像I1;S103、重复步骤S101~S102,分别得到识别树枝与叶子的强分类器;然后分别在去除图像I1的原始彩色图像中分割提取出树枝与叶子,分别存储成彩色图像I2和彩色图像I3;S104、根据果实的分布位置将果串分为单果实果串、双果实果串以及多果实果串,进而确定彩色图像I1中随机分布的果实所属的果串类型;S105、根据步骤S104中所确定的果串类型进行母枝确定:对于单果实果串,其与果实相连的树枝即为母枝;对于双果实果串与多果实果串,首先在彩色图像I1中做果串的轮廓外切矩形上下底的中垂线,然后结合彩色图像I1与彩色图像I2进行融合分析,通过彩色图像I1的中垂线与彩色图像I2的树枝相切情况确定果串的母枝;S106、利用双目CCD相机获取果串母枝的双目立体图像,取双目CCD相机左图像中的母枝外接矩形几何中心点作为特征匹配点,在右图像中搜索与特征匹配点灰度值最接近且使归一化互相关函数达到最大值的点,实现特征匹配,得到母枝的几何中心点;最后计算母枝几何中心点的空间坐标,实现对母枝的预定位,得到母枝的预定位图像及预定位几何中心点;S200、采摘过程中,利用步骤S100中的方法,采用双目视觉相机获取采摘过程中母枝的实际定位图像及实际定位几何中心点;然后利用单目视觉缩放法,比较母枝的实际定位图像与预定位图像,确定母枝受干扰类型。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉缩放法判断串型水果母枝干扰类型的方法,其特征在于:所述步骤S104中采用果串分类原则进行单果实果串、双果实果串以及多果实果串的分类;单果实果串:若一个果实的几何中心与其他任何果实的几何中心之间的欧式距离大于单个果实的平均直径,则该果实为单果实果串;双果实果串:若两个相邻果实几何中心间的欧式距离小于这两个果实的直径和,则这两个果实为一个双果实果串;多果实果串:若两个以上果实中,任意两个果实几何中心之间的欧式距离均小于两个果实的直径和,则该组果实为多果实果串。3.根据权利要求1或2任一项所述的一种基于视觉缩放法判断串型水果母枝干扰类型的方法,其特征在于:所述步骤S105中通过彩色图像I1的中垂线与彩...
【专利技术属性】
技术研发人员:王成琳,罗天洪,柳苏纯,王雅薇,罗陆锋,熊俊涛,
申请(专利权)人:重庆文理学院,
类型:发明
国别省市:
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