蔬菜嫁接机器人嫁接苗特征参数的视觉测量方法

嫁接用苗的直径、生长点坐标、苗长等特征信息，是判断能否嫁接匹配的有效参数特征，也是迅速获取机器人嫁接位置参数的重要依据。为了提取相关蔬菜嫁接机器人的嫁接用苗特征信息（嫁接苗生长点坐标、砧木苗子叶茎截面的长短轴直径、穗木苗子叶茎截面长短轴直径、砧木苗长度及穗木苗长度等），该文提出了一种图像处理综合算法。该算法首先确定采集后图像的初步目标范围，然后进行预处理，获得单色图像，利用灰度阶跃变化选定兴趣区域，而后对图像进行中值滤波和图像增强；利用基于高斯拟合、求反和基于大津法阈值分割相结合的信息提取方法，获得生长点横坐标，结合形态学开闭处理方法及逻辑搜索运算，引入有效行连续的概念，剔出强光噪声的干扰，获...

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Published in农业工程学报 Vol. 31; no. 9; pp. 32 - 38
Main Author 张雷 贺虎 武传宇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江理工大学机械与自动控制学院,杭州,310018 2015
Subjects
图像处理
嫁接
机器人
机器视觉
特征参数
算法
蔬菜
蔬菜
image processing
algorithms
机器人
grafting
特征参数
vegetable
properties parameters
嫁接
machine vision
算法
机器视觉
图像处理
robots
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2015.09.006

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Summary:嫁接用苗的直径、生长点坐标、苗长等特征信息，是判断能否嫁接匹配的有效参数特征，也是迅速获取机器人嫁接位置参数的重要依据。为了提取相关蔬菜嫁接机器人的嫁接用苗特征信息（嫁接苗生长点坐标、砧木苗子叶茎截面的长短轴直径、穗木苗子叶茎截面长短轴直径、砧木苗长度及穗木苗长度等），该文提出了一种图像处理综合算法。该算法首先确定采集后图像的初步目标范围，然后进行预处理，获得单色图像，利用灰度阶跃变化选定兴趣区域，而后对图像进行中值滤波和图像增强；利用基于高斯拟合、求反和基于大津法阈值分割相结合的信息提取方法，获得生长点横坐标，结合形态学开闭处理方法及逻辑搜索运算，引入有效行连续的概念，剔出强光噪声的干扰，获得了所需的各长短轴直径图像坐标；利用标定结果和相机图像到世界坐标转换的对应关系，获得最终各项指标信息。在自行研发的嫁接机器人样机上，以葫芦类砧木苗为试验对象，经过500次试验，与传统手工实际测量值相比，该算法实测值平均误差小于0.0053 mm，直径最大误差小于0.02 mm，从而验证了该算法的可行性和有效性。该算法能在线获取嫁接苗特征信息，满足嫁接实时要求。
Bibliography:11-2047/S
Zhang Lei,He Hu,Wu Chuanyu（College of Mechanical Engineering and Automation, Zhejiang Sci-Teeh University, Hangzhou 310018, China）
robots; image processing; algorithms; grafting; vegetable; machine vision; properties parameters
The diameter of the seedlings, the growing point coordinates and the seedling length are not only key parameters of grafting robot for judging whether it can successfully graft, but also the important basis for the robot to estimate motion parameters and spatial position of an object. With the aim to achieve feature （the coordinate of growth point of grafted seedling, the long and short axis radius of the seedlings of rootstocks’ cotyledon, the long and short axis radius of the seedlings of scion’ cotyledon, the length of the seedlings of rootstocks and the seedlings of scion） measurement of grafted seedling for vegetable grafting robot, an algorithm of integrated technology was proposed based on machine vision and image processing. The several grafting seedling properties can b
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2015.09.006