机器定位(基于机器视觉系统的白芦笋芽定位算法与采收路径优化)
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篇首语：人不能象走兽那样活着，应该追求知识和美德。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器定位(基于机器视觉系统的白芦笋芽定位算法与采收路径优化)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
机器定位(基于机器视觉系统的白芦笋芽定位算法与采收路径优化)
图 1 笋芽与垄面相对位置示意图
Fig. 1 Relative position schematic between white asparagus sprouts and ridge surface
图2 白芦笋机器人采收流程
Fig. 2 Harvesting process of white asparagus robot
图3 图像标定与角点检测
Fig. 3 Image calibration and corner detection
图4 不同时间和天气情景中的白芦笋尖照片
Fig. 4 Photos of white asparagus shoots in different scenes of different time and weather
图5 HSV直方图均值化后的笋尖图片
Fig. 5 Images of white asparagus shoots after HSV histogram averaging
图6 笋尖和土壤对比分析
Fig. 6 Comparative analysis of asparagus shoot and soil
图7 ROI区域判别流程图
Fig. 7 Flow chart of ROI region recognition
图8 笋尖圆度分析结果
Fig. 8 Analysis of asparagus shoot tip roundness
表1 纹理特征参数
Table 1 Values of contour feature parameter
图9 白芦笋尖定位过程
Fig. 9 Positioning process of white asparagus tip
图10 3个白芦笋采收路径示意图
Fig. 10 Schematic of three white asparagus harvesting paths
在本研究构建的采收系统中，图像采集和白芦笋采收区域为100 cm×80 cm的长方形。由于白芦笋的生长特性决定了每日早晚需要对其及时采收，因此每次采收时采收区内新抽发的笋尖并不多。通过对采集的图片集进行统计，发现由于采收及时，采收区内抽发的笋尖数量通常只有4~5个。假设采收区域有N<8个白芦笋，根据采收流程完成所有白芦笋的采收共有N!×2N条路径可供选择。以区域内有3个白芦笋为例，共有48种不同采收路径，可以建出如图11所示的路径规划决策树。
图11 以3个白芦笋为例的路径规划决策树
Fig. 11 Path planning decision tree with three white asparagus as examples
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