【摘 要】
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中国是世界荔枝产量最大的生产国,发展荔枝采摘机器人,实现荔枝采摘的自动化,可提高采摘效率,减少劳动力成本。机器人进行采摘正常工作时需要获取荔枝的空间位置信息。为指导机器人运动到采摘位置,提高机器人采摘效率,有必要在采摘前对荔枝树整体的荔枝果实分布做预定位。为此,本文对大视场下荔枝采摘机器人视觉预定位进行了研究,主要完成的研究工作有:1)基于CHT与SVM的荔枝串检测算法研究。分析了大视场条件下荔枝
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目:水果采摘机器人视觉定位大误差及其执行器使能容错机制,项目编号:31571568； 广东省自然基金项目:基于采摘机器人的多类水果识别与定位机理,2015A030310258；
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中国是世界荔枝产量最大的生产国,发展荔枝采摘机器人,实现荔枝采摘的自动化,可提高采摘效率,减少劳动力成本。机器人进行采摘正常工作时需要获取荔枝的空间位置信息。为指导机器人运动到采摘位置,提高机器人采摘效率,有必要在采摘前对荔枝树整体的荔枝果实分布做预定位。为此,本文对大视场下荔枝采摘机器人视觉预定位进行了研究,主要完成的研究工作有:1)基于CHT与SVM的荔枝串检测算法研究。分析了大视场条件下荔枝图像在几种颜色空间分量下的直方图,确定了预处理方法;通过分析荔枝图像得到了CHT的基本参数,实现了基于CHT荔枝潜在区域检测;设计了基于FM特征和CA特征的SVM分类器,并通过试验表明它们在荔枝误检测判别效果上明显优于经典的HOG和LBP特征;分析了DBSCAN荔枝串聚类原理,通过试验确定了最佳参数组合,实现了荔枝串聚类。2)基于卷积神经网络的荔枝串检测网络研究。分析了卷积神经网络的基本组成,对比了不同激活函数的优势与不足;阐述了一阶段、二阶段目标检测网络的原理,分析了Faster R-CNN和YOLOv3的网络结构、anchor机制、边框回归方法以及损失函数设计;针对荔枝串检测问题,重新聚类了先验框,并设计了基于改进Dark Net19的荔枝串检测网络YOLOv3-Dark Net19。同时还设计结构更加优化的特征提取网络,设计了荔枝串检测网络YOLOv3-Dense Net34。3)基于双目立体视觉的荔枝串预定位算法研究。分析了立体视觉的相关原理、实现了相机标定、外极线校正,根据三角测量原理计算了荔枝串在左相机坐标系下的三维坐标。针对全局稠密立体匹配在大视场下荔枝串检测任务上的速度慢并且容易出现误匹配的缺点,提出了基于同行顺序一致性约束的荔枝串配对方法并基于此配对方法提出了亚像素视差计算方法;根据采摘路径最短原则,规划了荔枝串采摘顺序。4)试验与分析研究。分别进行了荔枝串检测网络性能分析试验,双目立体视觉系统测量精度试验和荔枝串预定位精度试验。试验表明:本文设计的两个荔枝串检测网络在检测速度与精度上均比原始YOLOv3有着更优的表现,满足荔枝串检测实时性与准确性要求。同时YOLOv3-Dense Net34模型大小远小于其他网络,最终选择YOLOv3-Dense Net34作为荔枝串检测网络;双目立体视觉系统在3m左右的测量精度最大绝对误差均值为0.168mm,最大绝对误差为0.636mm,最大相对误差为0.561%,测量精度达到了较高的水平;荔枝串预定位的最大绝对误差为36.602mm,平均绝对误差为23.007mm,标准差为7.434mm,平均相对误差为0.836%。基本满足预定位要求。
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