论文摘要
本文以甘蓝为研究对象,在自然环境下,实现机器视觉的识别与定位。机器视觉系统技术,可以对甘蓝进行有效识别和三维空间坐标定位,为甘蓝自动对靶施药机器人实施精准施药提供准确的坐标信息。通过对RGB、HIS、YCrCb色彩空间下分量灰度结果的实验对比,最终选择YCrCb色彩空间的Cr分量进行图像灰度化为最优分割分量。分割方法的选择直接决定目标和背景的分割效果,本文研究了三种常用分割方法双峰法、最大方差法、熵值法。根据实验结果,本文最终选择最大方差法作为图像分割方法。由于叶面缺陷、背景残物,图像分割处理后得到的二值图像,背景上会存在白色小点,叶片上有小黑洞的残留物问题。本文应用形态学处理方法,先经过开运算后经过闭运算,能够消除白点、黑洞,去除其他噪声显示完整叶片轮廓。根据精准施药工作的需求,采用基本矩阵形心作为左右图像匹配的特征参数。确定双目立体视觉系统图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系之间的相互关系,它们是三维空间坐标重建的基础。通过对直接线性标定法、Tsai的标定法和Zhang的平面标定法三类摄像机标定法进行实验比较,最终选用基于zhang平面标定法的Matlab标定工具箱作为标定工具。实验证明,利用Matlab标定工具箱进行标定,可以准确、方便地获得双目机器视觉系统中两台摄像机的内外参数。根据唯一性约束匹配完成甘蓝图像特征点的匹配,对视觉系统进行三维重建,计算特征点空间位置坐标。通过对7组左右摄像机的图像进行图像处理,计算得到各组甘蓝轮廓形心的三维坐标,并把计算结果和三坐标测量仪得到的测量结果进行比较分析。本文对甘蓝精准施药目标识别与定位的机器视觉系统进行了初步的研究,取得一定的成果,为进一步研发精准施药机器人奠定了基础。