学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

机器人采摘番茄中的双目定位技术研究

作　者: 王沈辉
导　师: 陈树人
学　校: 江苏大学
专　业: 农业机械化工程
关键词: 摄像机标定双目视觉定位番茄精度分析
分类号: S225
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 662次
引　用: 4次
阅　读: 论文下载

内容摘要

将自然生长状态下的成熟番茄从复杂背景中识别出来并确定其形心位置及外形尺寸，是番茄采摘机器人视觉系统实现目标空间定位并与机械手协调操作的基础和关键技术。本论文在充分了解国内外果实采摘研究成果的基础上，研究自然生长状态下番茄采摘中的目标定位技术。主要目标是以番茄为对象，利用双CCD摄像机仿照人类双眼感知目标位置信息的方法，进行果实采摘定位研究，为果实采摘智能化作业奠定基础。论文构建了收获机器人双目视觉实验硬件系统。首先，根据定位实验特点设计制造并调试了标定实验台架。设计摄像机滑轨的定位孔与标定靶特征点位置水平相差为5mm，以确保多组图像坐标能够相差5mm平移，改善了定位特征点空间分配情况，极大的提高了定位实验的精度和可靠性。其次，提出了基于双目立体视觉定位原理的定位实验数学模型。进行摄像机标定实验后，提取图像匹配特征点的像面坐标，根据定位实验需要，建立了双目立体视觉定位原理所需的从特征点像面坐标到特征点世界坐标的映射关系，而不显式地求出摄像机内外参数。再次，采用了神经网络的数学处理方法处理得到定位实验所需的从像面到世界坐标系的映射关系。采用神经网络的数据处理方法，通过软计算得到映射关系的数学描述，得到的定位模型将包含摄像机内外的各个主次要因素，不会造成由于数学建模时忽略次要因素而造成定位精度下降。最后，试验找到了建立本文番茄定位实验系统所需的特征光源。通过物理三棱镜分光获取七色光源，并试验在七色光中选择出最佳番茄定位特征单色光源，实验验证特征光源的有效性，最后发现红色光源最有利于在番茄表面形成可精确定位的匹配所需的特征点。论文通过引入主动视觉和仿生学思想，区别传统的番茄定位中所采用边缘轮廓特征信息的配准方法，提出了使用三维番茄表面信息的定位方法。通过特征光源在番茄表面主动形成定位所需的精确配准特征，采用最少四个特征点通过计算获得番茄中心的坐标，从而解决了传统的双目番茄定位方法使用番茄边缘轮廓信息，忽略了极为丰富的番茄空间表面信息，从而造成无法解决枝叶及杂物等遮挡、顽固的背景噪音以及多果重叠引起的番茄轮廓提取不准或无法提取等导致的无法精确确定番茄的位置的问题。本文对所采用的番茄主动定位方法进行了分析讨论，分析了影响定位精度的因

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
第一章绪论  11-16
  1.1 课题背景  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
    1.2.1 国外研究现状  12-13
    1.2.2 国内研究现状  13-14
  1.3 本文研究的主要内容  14-15
  1.4 本章小结  15-16
第二章基于双目番茄定位原理的摄像机标定  16-31
  2.1 摄像机标定实验的理论概述  16-21
    2.1.1 成像模型概述  16-19
    2.1.2 摄像机镜头畸变  19-21
  2.2 摄像机标定  21-24
  2.3 标定实验系统组成  24-26
    2.3.1 标定实验台架的设计、制造和调试  24-25
    2.3.2 标定实验图像采集系统  25-26
  2.4 标定实验设计  26
  2.5 标定图象的数据处理  26-30
    2.5.1 标定图像的处理  26-27
    2.5.2 特征点坐标的获取  27-29
    2.5.3 数据预处理  29-30
  2.6 本章小结  30-31
第三章针对定位系统所建立的标定模型  31-44
  3.1 神经网络数据处理方法概述  31-37
    3.1.1 神经元模型  31-33
    3.1.2 神经网络的结构和类型  33-35
    3.1.3 神经网络的特征、功能及应用  35
    3.1.4 神经网络的训练与仿真  35-36
    3.1.5 数据处理中使用的BP神经网络模型的原因  36-37
  3.2 实验数据的前期处理  37-38
  3.3 神经网络的训练  38-41
  3.4 神经网络的训练结果分析  41-43
  3.5 本章小结  43-44
第四章解决遮挡问题的双目番茄定位系统  44-62
  4.1 双目立体视觉定位概述  44-50
    4.1.1 立体匹配  45-48
    4.1.2 空间位置计算  48-50
    4.1.3 三维表面重建  50
  4.2 传统双目番茄定位方法无法解决的问题  50-52
    4.2.1 实际背景中的番茄  50-52
    4.2.3 面积配准番茄定位方法中存在的问题  52
  4.3 主动视觉番茄定位方法  52-54
    4.3.1 结合物体几何描述的三角测量定位原理  53
    4.3.2 结合主动视觉的三角测距定位原理  53-54
  4.4 主动番茄定位方法实验  54-59
    4.4.1 特征光源寻找实验  54-56
    4.4.2 特征光源验证实验  56
    4.4.3 番茄定位实验及评估  56-59
  4.5 番茄遮挡等问题的解决  59-61
  4.6 本章小结  61-62
第五章主动番茄定位方法精度分析  62-71
  5.1 成像中心的确定  62-63
  5.2 摄像机CCD感光元件量化引起的测量误差  63-64
  5.3 距离分辨率理论分析  64-66
  5.4 传感器各参数对定位精度的影响  66-68
  5.5 误差分析  68-69
  5.6 定位精度提高的措施  69-70
  5.7 本章小结  70-71
第六章结论与展望  71-73
  6.1 主要工作及结论  71-72
  6.2 后续研究工作的建议  72
  6.3 结论  72-73
致谢  73-74
参考文献  74-77
在读学位期间发表的论文  77-78
附录 1 标定实验数据  78-82
附录 2 关键程序  82-84

机器人采摘番茄中的双目定位技术研究

内容摘要

全文目录

相似论文