基于雙目視覺的棉花識別與定位系統(tǒng)研究.pdf

1、棉花是我國重要的經(jīng)濟作物，也是關(guān)系國計民生的重要物資，然而棉花采摘技術(shù)的落后卻大大制約著我國棉花的產(chǎn)量。針對我國人工采棉的采摘效率低、效果差和采摘成本高的缺點，以及手持式和背負式采棉機也面臨著纖維短和純凈度低的問題，智能采棉機的研究具有重要的意義，而棉花空間位置的提取是智能采棉機的關(guān)鍵。
　　本文在研究國內(nèi)外現(xiàn)有棉花種植技術(shù)和采棉技術(shù)的基礎(chǔ)上，首先以南疆阿克蘇地區(qū)“新陸早50號”棉種的種植模式為基礎(chǔ)，建立棉花種植的物理模型，再建立

2、棉花種植的實驗?zāi)Ｐ?。搭建并調(diào)試含有三個移動和一個轉(zhuǎn)動的四自由度實驗平臺，模擬采棉機在棉田的運行情況。考慮影響攝像的各種因素，設(shè)計攝像頭安裝的四因素四水平的正交試驗，運用USB雙目攝像頭模組進行拍攝獲得原始的圖像數(shù)據(jù)，再對拍攝的圖像進行圖像清晰度的評價，得到攝像頭安裝的最佳高度H為95cm、最佳角度θ為30°、最佳運行速度V為100mm/s和最佳光照L為2.2萬lux。通過雙目攝像頭對7*9的標靶圖像進行拍攝，再使用張正友標定法對雙目攝像

3、頭進行標定，獲得雙目攝像頭的內(nèi)參和外參。
　　然后，把雙目攝像頭安裝在最佳的位置，并按照最佳的運行速度100mm/s勻速移動對棉花的實驗?zāi)Ｐ瓦M行拍攝，獲得原始的圖像數(shù)據(jù)。使用Matlab把左右兩幅對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)進行灰度化、圖像增強和二值化前處理，再對圖像進行區(qū)域分割和基于SIFT的特征點提取，左側(cè)和右側(cè)棉花圖像中分別提取到156個和144個特征點，并對特征點進行描述。
　　最后，基于SIFT對提取的左右圖像的特征點進行匹配，

4、對左右兩圖的區(qū)域中能夠成功匹配的52對特征點相似性d(Ri,Si)值按照從小到大進行排序，選取相似性排前三名的特征點，以該三點計算出的重心作為棉花的重心?；谄叫须p目視覺理論，對棉花進行三維重建，提取三維空間位置，進行實測得到棉花的實測三維空間位置，對比提取的三維空間位置和實測的三維空間位置得到各個方向平均偏差分別為-Δx=1.8727mm，-Δy=0.5686mm，-Δz=2.4793mm，誤差較小，達到實驗?zāi)康摹?br>　　論文從建