摘要
研究基于近红外图像的黄瓜果实与茎叶的信息表达方法,有效实现了近色系生物信息的图像识别。分析了黄瓜采摘深度图像信息的特点,通过建立基于灰度相关与极线几何相结合的匹配策略实现了双目视觉下的黄瓜抓取点的立体匹配和三维重建。研究温室环境下不同时间光照强度变化特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的导航线提取的适应性。试验表明机器人视觉系统能有效识别、定位果实的空间位置,定位误差控制在±5mm以内。
By analyzing characteristic information of depth image for robotic fruit-picking,a combinatorial optimization matching algorithm based on epipolar geometry and gray correlation constraints was discussed,to improve target precision with convergent binocular stereovision system.Furthermore,a light analysis model was established by comparing the influence of illumination intensity variation on the navigation detection under different time scale,which was beneficial to the processes of robotic autonomous navigation. The experimental results showed that the visual system can detect the target of cucumbers with the positioning error in a ± 5 mm range.
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期151-155,共5页
Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2007AA04Z222)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200800191014)
浙江省机械电子工程重中之重学科开放基金资助项目(2009EP025)
关键词
温室
机器人
黄瓜采摘
机器视觉
信息感知
Greenhouse
Robot
Cucumber harvesting
Machine vision
Information perception