【摘 要】
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赣南脐橙具有味道芳香浓甜、果肉营养丰富等特点,是江西省特产水果之一,深受消费者喜爱,在赣南广泛种植。但目前脐橙采摘以人工为主,采摘期内劳动强度大,据统计采摘成本占到全部生产成本的30%～40%。本文采用计算机视觉技术,研究自然环境下脐橙果实的识别与定位方法,为脐橙采摘机器人研发提供研究基础,从而实现赣南脐橙的自动化和智能化采摘。主要研究内容如下:（1）自然环境下脐橙果实图像采集及预处理方法研究。根
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赣南脐橙具有味道芳香浓甜、果肉营养丰富等特点,是江西省特产水果之一,深受消费者喜爱,在赣南广泛种植。但目前脐橙采摘以人工为主,采摘期内劳动强度大,据统计采摘成本占到全部生产成本的30%～40%。本文采用计算机视觉技术,研究自然环境下脐橙果实的识别与定位方法,为脐橙采摘机器人研发提供研究基础,从而实现赣南脐橙的自动化和智能化采摘。主要研究内容如下:（1）自然环境下脐橙果实图像采集及预处理方法研究。根据项目实际需求,选择基于Kinect v2深度相机采集脐橙果实彩色图和深度图,在保证相机精度和稳定性同时,采集不同程度光照、不同拍摄角度的脐橙果实图像,确保识别模型训练时具有代表性。针对自然环境下脐橙果实的颜色特点,对比RGB、HSV和Lab三个颜色空间下脐橙果实图像和各分量图像进行对比,结果表明在RGB颜色空间下,脐橙果实的彩色图像与背景图像存在较大差异,综合三种颜色空间的对比结果,最终选择使用RGB颜色空间作为自然环境下脐橙果实彩色图像样本的颜色空间模型。为了去除自然环境下光照等噪声因素的干扰,对比中值滤波、小波和快速导向滤波的去噪效果,试验结果显示,快速导向滤波算法对脐橙果实图像去噪效果更好,明显能提高脐橙图像的对比度,突出特征信息。（2）脐橙果实识别模型构建及改进。使用YOLO v3目标识别算法并在其基础上进行改进,用于建立脐橙果实的识别模型。采用带有残差模块的Darknet-53作为特征提取网络,将多尺度融合的3尺度检测网络减少为2尺度检测网络,引入GIo U边界损失函数代替原损失函数,并使用DBSCAN+Kmeans聚类算法,对训练数据集聚类分析,优化预测分支的先验框尺寸,通过迁移学习方法进行训练。设计单果、向光、背光、果实重叠、枝叶遮挡5组测试集的对比试验,并与原始YOLO v3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型性能进行比较。结果表明,改进后模型在5种环境下综合性能都优于其他网络,尤其在真实种植环境下识别准确率达到了91.22%,召回率为97.30%,F1平均值为94.16%,识别速率约为26.48fps。（3）基于Kinect v2的脐橙果实定位方法研究。为了实现脐橙果实采摘点的空间定位,介绍了四个坐标系之间的相互转换过程及转换公式,通过相机标定实验,使用张正友标定法,获取Kinect v2相机的内外参数和相关矩阵,对相机标定结果进行重投影误差分析,结果表明其平均重投影误差值处于误差允许范围内,满足实际应用条件。利用前述建立的脐橙果实识别模型,由彩色图和深度图配准,得到脐橙果实采摘点在相机坐标系下的三维坐标,并设计三维坐标误差实验,实验结果表明,改进后的YOLO v3模型结合Kinect v2传感器的定位相对误差在2%以内,能满足脐橙果实采摘点的三维空间定位要求。（4）脐橙采摘机器人识别定位系统开发。基于自然环境下脐橙果实的识别模型及采摘点的三维空间定位方法,开发脐橙采摘机器人识别定位系统。该系统基于Windows操作系统,利用Open CV计算机视觉库结合Qt5.10集成开发环境,系统功能模块主要包括:系统登录模块、图像导入与保存模块、图像预处理模块、脐橙果实识别模块、果实空间定位模块等,实现脐橙果实的识别与定位。
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