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《陕西理工大学》 2019年
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苹果采摘机器人视觉系统的目标识别研究

杜枭雄  
【摘要】:我国在世界上是一个苹果种植大国,苹果所进行的采摘活动有着高强度、密集型的基础特性。伴随中国农业机构的不断调整以及劳动力短缺问题的出现,为了避免因未能及时采摘而造成的经济损失,就必须对自动化采摘技术进行研究与发展。目前因为实际的采摘环境中识别效率并不理想,导致机器人的工作效率偏低,自动化采摘技术依旧停滞于最初的实验室开发阶段。课题对前述问题开展分析,以自然生长的苹果为分析对象,使用视觉系统针对其识别展开研究。主要进行工作如下:1、苹果采摘现场识别技术与实验平台。采摘环境以及识别技术是影响采摘准确度的主要因素,通过对苹果生长环境以及识别技术进行分析,选择合适的研究方案进行本课题的实验。搭建了采摘机器人实验平台,介绍了该平台的软硬件设施。2、苹果识别模型算法研究与改进。目标果实的识别是后期图像处理的基础。高效率与高精度的识别模型能够快速准确的从视频流中识别出含有目标果实的图片,为后续的研究打好基础。实验使用可分解卷积的MobileNet网络替代传统的SSD物体识别算法中的VGG16网络,构建了SSD_MobileNet算法模型。实验证明该算法提高了模型的识别速率。3、苹果图像识别与分割方法研究。课题将三种不同形态下的苹果图像使用不同的算法进行分割识别。通过实验对算法进行验证,课题提出的HS合并分割算法对图像分割识别成功率高。4、目标识别与标定。文中对双目目标识别原理以及双目视觉的进行标定。提取了图像中苹果的质心以及个数等特征,为后续的研究工作打好基础。根据文中所提出的算法,在MATLAB环境下进行编程设计,对上述算法进行验证并对结果进行分析。经实验结果验证文中采用的算法在识别效率与识别精度综合方面有较好表现。课题的技术研究对其它农业采摘技术研究有借鉴意义。
【学位授予单位】:陕西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP242

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