多视角苹果成熟度检测方法技术

技术编号:37112166 阅读:41 留言:0更新日期:2023-04-01 05:09
本发明专利技术公开了一种多视角苹果成熟度检测方法,具体包括如下步骤:确定双目相机和单目相机的位置;分别对双目相机和单目相机进行标定;将双目相机拍摄的目标物的坐标转移到单目相机成像平面的坐标上;建立目标成熟度检测网络模型,并对建立的该网络模型进行训练;进行双目相机目标深度计算;将检测到的目标在双目相机中的坐标信息,转换到单目相机图像坐标系中;判断单目相机的图像坐标系中是否存在目标物,若存在,则输出检测框图;将双目视角的检测框和对应坐标单目视角的检测框的特征点进行特征融合,并输出特征融合后的图片;通过多方位的图像采集和信息融合,实现了苹果成熟度的检测。检测。检测。

【技术实现步骤摘要】
多视角苹果成熟度检测方法


[0001]本专利技术属于农业自动采摘
,涉及一种多视角苹果成熟度检测方法。

技术介绍

[0002]机器视觉作为计算机技术的一个分支,其运用范围越来越广。计算机视觉对农作物实时检测能够更好的管理和培养农作物,广泛应用于制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事领域中各种智能自主系统。由于机器视觉拥有着高效和精准智能的特点,可以无缝对接到农业生产中的很多领域,如对农产品外观进行识别和对形态大小进行测量,都可以用机器视觉进行替代,通过对农产品进行分类判断,指导机械臂进行采摘。
[0003]目前农业上广泛使用的近红外图像检测法,直接对物体的外观形态进行检测,从而进行定性与定量分析。但该方法会受到光谱自身条件的限制。因此,提供一种精准高效,智能化程度高,符合现代农业发展方向的成熟度检测方法十分必要。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种多视角苹果成熟度检测方法,该方法通过多方位的图像采集和信息融合,实现了苹果成熟度的检测。
[0005]本专利技术所采用的技术方案是,多视角苹果成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多视角苹果成熟度检测方法,其特征在于:具体包括如下步骤:步骤1,确定双目相机和单目相机的位置;步骤2,分别对双目相机和单目相机进行标定;步骤3,将双目相机拍摄的目标物的坐标转移到单目相机成像平面的坐标上;步骤4,建立目标成熟度检测网络模型,并对建立的该网络模型进行训练,得到最优的目标成熟度检测网络模型;步骤5,进行双目相机目标深度计算;步骤6,根据步骤5所得结果,将检测到的目标在双目相机中的坐标信息,转换到单目相机图像坐标系中;步骤7,判断单目相机的图像坐标系中是否存在目标物,若存在,则输出检测框图;步骤8,将双目视角的检测框和对应坐标单目视角的检测框的特征点进行特征融合,并输出特征融合后的图片;步骤9,将步骤8输出的图片输入到步骤4所得的最优的目标成熟度检测网络模型中,即可将苹果按照既定的成熟度标准区分开来,从而达到成熟度检测的目的。2.根据权利要求1所述的多视角苹果成熟度检测方法,其特征在于:所述步骤1的具体过程为:将双目相机与单目相机放置于同一水平高度,且双目相机的光轴和单目相机的光轴垂直,即双目相机与单目相机平面呈90
°
夹角。3.根据权利要求2所述的多视角苹果成熟度检测方法,其特征在于:所述步骤2的具体过程为:步骤2.1,对双目相机进行标定,具体为:步骤2.1.1,双目相机由左目和右目两个水平放置的相机组成,焦距均为f1;步骤2.1.1,准备一张棋盘格,粘贴在墙面上,并用直尺测量黑白方格的真是物理长度;步骤2.1.2,调用双目相机的摄像头,在360
°
方位中,从不同角度拍摄得到一组棋盘格图像;步骤2.1.3,通过软件Opencv,利用左目相机拍摄的图片数据集,进行左目相机标定,得到左目内参矩阵K1、左目畸变系数向量D1;步骤2.1.4,通过软件Opencv,利用右目相机拍摄的图片数据集,进行右目相机标定,得到右目内参矩阵K2和右目畸变系数向量D2;步骤2.1.5,将左目相机和右目相机所得到的参数K1、K2、D1、D2作为输入,同时利用与左目相机、右目相机相对应的棋盘格图片,调用stereoCalibrate函数,输出左右目的旋转矩阵R1、R2平移向量T1、T2;步骤2.1.6,基于得到的K1、K2、D1、D2、R1、R2、T1、T2,进行双目视觉的图像校正;2.2,进行单目相机标...

【专利技术属性】
技术研发人员:张颖任嘉玮张敏
申请(专利权)人:西安理工大学
类型:发明
国别省市:

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