【摘 要】
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果实分级技术对实现农业产品的工业化,使果品成为标准化商品具有重要作用。果实的体尺参数是果实分级的重要依据。传统的人工分级方法存在效率低、一致性差且不可量化等问题。针对上述不足,研究了融合多传感器快速获取果实体尺参数的方法,给予果实分级客观、稳定的参考。主要研究如下:（1）受双目镜头畸变的影响,被测物图像存在畸变现象;因此,分析双目相机的几何模型、测量原理、立体匹配原理后,采用张正友标定法对双目相机
【基金项目】
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国家自然科学基金地区基金项目“基于多传感器信息融合的棉株顶部智能精准定位研究”（项目编号:61961034）课题主持人:陈立平 教授 （塔里木大学）；
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果实分级技术对实现农业产品的工业化,使果品成为标准化商品具有重要作用。果实的体尺参数是果实分级的重要依据。传统的人工分级方法存在效率低、一致性差且不可量化等问题。针对上述不足,研究了融合多传感器快速获取果实体尺参数的方法,给予果实分级客观、稳定的参考。主要研究如下:（1）受双目镜头畸变的影响,被测物图像存在畸变现象;因此,分析双目相机的几何模型、测量原理、立体匹配原理后,采用张正友标定法对双目相机进行标定,通过MATLAB的双目标定工具箱完成标定实验;针对被测物图像畸变利用标定参数进行立体校正。（2）基于SGM算法对柚子、哈密瓜进行立体匹配,分析不同参数设置对匹配结果的影响;立体匹配结果经三维重建后形成稠密点云,通过点云数据计算被测物体积,为使体积计算结果精确,对三维重建后的点云进行空间变换、去噪、分割被测物、空间位置校正等处理。（3）分析了超声波传感器测距原理,构建超声波传感器阵列,并对其标定。介绍了超声波传感器测量数据转换为三维坐标的方法,并计算被测物的体尺参数。通过对平面、曲面、球面及柚子的实验,验证了该方法的可行性。（4）将双目相机与超声波传感器阵列测量数据融合,介绍了融合方法。对之前测量过的柚子进行对比测量实验,实验结果显示数据融合后计算出的柚子体积更接近真实值。实验结果表明多传感器数据融合的测量方法准确性高,为果实的分级提供了可靠参考;在实际生产中,为果实装箱提供测量方法支持。
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