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基于COCM的除草机视觉定位研究
作 者: 崔志武
导 师: 董军宇
学 校: 中国海洋大学
专 业: 计算机技术
关键词: 除草机器人定位 机器视觉 有色方向符号比对 三维空间定位 鲁棒性
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
农业发展的趋势是农业设备的自动化与智能化。农田中的杂草影响农作物的生长,降低农产品质量。尽管除草剂的使用有效地抑制了杂草,但影响了生态环境。开发有效地去除杂草、而且能够减轻农民劳动强度和提高农业设备的自动化是一项新的研究。本课题利用在除草机上安装照相机,利用方向符号比对法COCM与有色浓淡斑点相结合,协助除草机完成三维空间位置测试,使除草机自实现自动精确移动,并应用于葡萄园中进行测试,完成除草机的视觉定位研究。主要研究内容和结果如下:1、论证以浓淡图像为对象的方向符号比对法(OCM),学习其比对方法,并在该基础上,提出利用图像的颜色信息,对图像进行比对即色图像方向符号比对法(COCM)。通过试验的方式论证使用有色图像方向符号比对法(COCM)进行图像比对,不仅可以缩短比对时间,还可以改善比对精度。2、通过试验验证利用浓淡斑点论述浓淡斑点的鲁棒性。3、根据MMC进行三维空间位置测试,把有色浓淡斑点放到标示的3顶点,并利用COCM法检出3色斑点的中心位置,通过相机进行校正,验证其精度。4、应用于葡萄园除草机的视觉导航试验选取不同的试验环境,通过前述方法,进行比较,验证研究方案在实际应用中的有效性。综上所述,利用有色图像方向符号比对法(COCM)和浓淡斑点结合的三维空间位置测试能够完成除草机的视觉定位。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 1 绪论 9-17 1.1 农业机器人研究 9-11 1.1.1 引言 9 1.1.2 农业机器人特点 9-10 1.1.3 农业机器人研究与发展 10-11 1.2 机器视觉 11-14 1.2.1 机器视觉概述 11-12 1.2.2 机器视觉系统的组成 12 1.2.3 与机器视觉相关的学科领域 12-14 1.3 基于机器视觉的杂草识别国内外研究 14-15 1.4 课题研究背景及研究意义 15-16 1.4.1 课题研究背景 15 1.4.2 研究意义 15-16 1.5 论文创新点及结构 16-17 1.5.1 论文创新点 16 1.5.2 论文结构 16-17 2 基于机器视觉的图像处理方法及测试 17-30 2.1 图像处理与识别 17-21 2.1.1 图像处理的研究内容 17-18 2.1.2 图像处理的基本方法 18-19 2.1.3 图像的色彩模式 19-21 2.1.3.1 RGB 模型 19-20 2.1.3.2 HSI 模型 20-21 2.2 颜色图像方向符号比对法(COCM) 21-26 2.2.1 以浓淡图像为对象的方向符号比对法(OCM) 22-24 2.2.1.1 方向符号化 22-24 2.2.1.2 比对方法 24 2.2.2 颜色图像方向符号比对法(COCM) 24-26 2.3 试验检验方案的鲁棒性 26-30 3 颜色浓淡斑点的鲁棒性研究 30-41 3.1 浓淡斑点 30-33 3.1.1 浓淡斑点的定义 30 3.1.2 浓淡斑点的检出方法 30-31 3.1.3 浓淡斑点的鲁棒性 31-33 3.2 颜色浓淡斑点 33-34 3.3 试验检证鲁棒性 34-41 3.3.1 改变斑点表面与照相机中心轴之间的夹角,检证浓淡斑点的鲁棒性 34-38 3.3.2 自然光环境中,检证检出颜色斑点的鲁棒性 38-40 3.3.3 检验鲁棒性 40-41 4 颜色浓淡斑点的三维空间位置测试 41-48 4.1 根据三角形标示测试三维位置 41-44 4.1.1 配置三角形标示 41-42 4.1.2 三维空间位置的测试 42-44 4.2 照相机校正 44-45 4.3 检验精度 45-48 5 应用于葡萄园的除草机视觉定位研究 48-60 5.1 室外试验Ⅱ环境 49-50 5.2 室外试验Ⅱ中与室外试验I 中斑点检出结果的比较 50-51 5.3 对根据三角斑点标识进行空间测试的结果评价 51-52 5.4 室外实验Ⅲ:改良斑点 52-56 5.5 除草机除草作业与定位系统平台的开发设想 56-60 5.5.1 系统模块介绍 57-59 5.5.2 系统运行与设置 59-60 6 结论与展望 60-62 6.1 结论 60 6.2 后续研究展望 60-62 参考文献 62-65 致谢 65-66 个人简历 66 攻读学位期间发表的学术论文目录 66
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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