【技术实现步骤摘要】
一种成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法
[0001]本专利技术涉及视觉检测
,尤其涉及一种成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法。
技术介绍
[0002]平菇的子实体分为菌盖、和菌柄。菌盖的形状为扇状、贝壳状,以覆瓦状丛生。菌盖表面颜色在生长过程中容易受光线影响,光照强的时候菌盖颜色深,光照弱的时候菌盖颜色浅。未成熟的平菇菌盖,其颜色为淡紫色、黑灰色、灰白色、白色、浅褐色、浅黄色和粉红色等,成熟的平菇菌盖,其颜色变为黑灰色、浅灰色、白色、黄色或红色等。人工培养袋种植下,菌盖直径一般为5cm至18cm。平菇菌柄为白色,直径在1cm
‑
4cm之间,长度在3cm
‑
5cm之间。平菇一般在大棚里采用培养袋种植,采摘时,手需要握住成簇的平菇菌柄部位,并往上提,然后将成簇的平菇摘下。目前市场上没有平菇采摘机械,采摘方式仍然是人工采摘,因此,为了减轻人工采摘劳动力,加快采摘效率,对平菇采摘机器人的研究尤为重要。
[0003]现有食用菌采摘机器人的采摘对象大多集中在褐菇、双孢菇、鸡腿菇等形状简单、子 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、将左右两列平菇培养袋出菇口相对地摆放在地面上,通过深度相机俯拍平菇和平菇培养袋,得到被拍摄区域的RGB彩色图像帧和深度图像帧;S2、对所述RGB彩色图像帧提取数据得到RGB彩色图像,输入平菇的YOLOv5深度神经网络模型中,输出矩形边界框将RGB彩色图像中的整簇平菇和整簇平菇菌柄分别包围,以及所述矩形边界框的以像素为单位的宽、高和矩形边界框的几何中心坐标;S3、对所述深度图像帧提取数据得到深度图像矩阵Z,通过众数膨胀卷积预处理后,根据平菇培养袋区域的深度值与地面的深度值的差异,确定平菇生长方向;其中,令z
p,q
为深度图像矩阵Z中第p行第q列的深度值,r为矩阵的行数,对应图像的高,单位为像素,s为矩阵的列数,对应图像的宽,单位为像素;S4、计算菌柄采摘位置的二维坐标:对于矩形边界框包围的整簇平菇菌柄,菌柄采摘位置的二维坐标为对应的所述矩形边界框的几何中心坐标;对于矩形边界框包围的整簇平菇,根据所述平菇生长方向计算菌柄采摘位置的二维坐标(P
0x
,P
0y
):P
0y
=P
1y
其中,平菇生长方向从左向右时,P
0x
公式为减号,平菇生长方向从右向左时,P
0x
公式为加号;(P
1x
,P
1y
)为整簇平菇的矩形边界框的几何中心坐标,w1为整簇平菇的矩形边界框的宽度,d为整簇平菇菌柄半轴长度,表示整簇平菇菌柄的采摘位置到整簇平菇菌柄根部附近的整簇平菇的矩形边界框的距离,d和w1之间的比例关系通过统计得到;S5、根据所述采摘位置的二维坐标和所述深度图像矩阵Z,得到采摘位置的深度值得到整簇平菇菌柄的采摘位置在像素坐标系下的三维坐标控制仿生柔性手指以所述采摘位置为目标进行采摘。2.根据权利要求1所述的成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法,其特征在于,所述深度相机安装在六自由度机械臂最末端的机械臂关节上,通过六自由度机械臂调整所述深度相机的姿态。3.根据权利要求1所述的成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法,其特征在于,所述深度相机包括RGB彩色相机、左红外相机和右红外相机,所述左红外相机和右红外相机位于同一平面;所述左红外相机和右红外相机相同,获得深度图像帧,每个像素值表示相机与目标表面之间的距离;所述RGB彩色相机获得RGB彩色图像帧,每个像素值提供物体表面的颜色信息和纹理信息。4.根据权利要求1所述的成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法,其特征在于,步骤S1之后,还包括将所述RGB彩色图像帧和深度图像帧进行对齐处理。5.根据权利要求1所述的成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法,其特征在于,步骤S2中,所述平菇的YOLOv5深度神经网络模型通过将整簇平菇和整簇平菇菌柄分别标框后的平
菇图片作为训练数据集,输入YOLOv5深度神经网络模型训练得到。6.根据权利要求1所述的成簇平菇的菌柄采摘位置的检测方法,其特征在于,步骤S3包括以下步骤:S3.1、对所述深度图像帧提取数据得到深度图像矩阵Z,将所述深度图像矩阵Z进行彩色化处理,得到RGB彩色深度图像,提取RGB彩色深度图像的B通道分量,得到B通道灰度图像及其B通道分量图像矩阵M...
【专利技术属性】
技术研发人员:罗春雷,罗睿,杨凯,何磊,温鹏坤,
申请(专利权)人:中南大学,
类型:发明
国别省市:
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