我国是世界上最大的苹果生产国,但苹果自动化收获作业进展缓慢,而且近年来劳动力短缺,很大程度上限制了果园规模的发展,在这种背景下,发展苹果采摘机器人迫在眉睫。课题组在国家“863”高新技术发展计划基金(2006AA102254)的支持下,已经研发出苹果采摘机器人的样机,采用单目摄像机与传感器相融合的方式获取果实的空间信息,具有成本较低、易于实现的优点,但自身存在获取的深度信息不精确和对果实精确定位时间较长的缺点。本文在前期研究的基础上,采用双目视觉系统进行改进,研究苹果采摘机器人的目标识别与定位问题,完成的工作主要有:　　 1.构建了苹果采摘机器人双目视觉系统的软硬件平台。采用维视公司的VS-870HC工业相机、视觉云台、云台控制器、图像采集卡和计算机组成硬件实验系统;软件实现首先用Matlab对摄像机标定,然后采用VC++编程实现目标果实和树枝信息的获取。　　 2.摄像机标定。摄像机的内外参数是根据二维图像求物体三维空间信息的基础和前提,摄像机标定就是求取内外参数的过程,其精度直接影响着三维重建的效果。本文采用张氏标定法对摄像机进行标定:从单个摄像机的标定着手,得到两组摄像机各自的参数信息后,为了保证整个系统的完整性与关联性,利用立体标定将结果优化处理,以使各参数的不确定范围能够最小化。实验结果表明,优化处理之后摄像机参数的误差将变小,有利于提高果实和树枝空间信息的精度,对于机械手更为精确地采摘果实有着显著作用。　　 3.苹果图像的处理。为了能够突出图像中目标与背景的区别,需要对获取的图像做预处理:本文采用直方图均衡化对图像增强,用彩色图像的矢量中值滤波法去除噪声;为了能够将图像分为不同的有意义的区域,采用基于L*a*b*空间的K均值聚类分割方法,将图像分为苹果果实、树枝和天空、树叶三部分,各部分的分割都很完整,超越了传统的分割方法只能将目标分割出来的思想,为后续工作的顺利展开奠定了良好的基础。　　 4.苹果果实的识别与定位。苹果形状为类球形,本文将图像中苹果视为圆形,利用改进的Hough变换算法求得其中心,结合面积和椭圆度等特征对待采摘苹果定位。利用两幅视图中苹果的中心将其匹配,并根据双目视觉的成像原理求得苹果的深度信息,以指导机器人的末端执行器能够准确到达目标果实的位置。实验结果与实际距离比较,误差在系统所允许的范围之内,达到本研究的要求。　　 5.树枝信息的获取。机器人避障和路径优化,对提高采摘效率有着重要意义。但是利用双目视觉对树枝等障碍物的定位研究甚少,本文从机器人合理避障的角度出发,有效地利用分割所得的树枝图像,通过骨架提取、骨架修剪处理之后得到树枝的有效骨架,对左右两幅图像利用SIFT算法匹配。SIFT算法能够提取大量的特征,这些特征对于图像尺寸缩放、旋转、照明变化和摄像机视角变化都具有部分不变性,而且这些特征局限在空域和时域,也减少了闭合、杂波或噪音的干扰。结果表明,SIFT算法对树枝的匹配有效准确,可以为树枝模型的重建做好准备,更好地为机器人的避障和路径优化服务。