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基于雙目立體視覺的草坪機(jī)刀盤升降控制系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-11 07:44
   隨著社會(huì)的發(fā)展與人們生活水平的提高,城市的綠化水平成為關(guān)注的重點(diǎn),隨之而來的草坪管理維護(hù)等問題也亟待解決。草坪物種的多樣性使得維護(hù)管理方案千差萬別,其中最主要的草坪留茬高度標(biāo)準(zhǔn)具有較大差異。因?yàn)閼?yīng)用于大型草場維護(hù)的零轉(zhuǎn)彎半徑(Zero Turning Radius,簡稱ZTR)割草機(jī)的刀盤無法自動(dòng)升降且沒有對待割草坪植株高度進(jìn)行精確測量,所以其在割草作業(yè)時(shí)未能實(shí)現(xiàn)對留茬高度精準(zhǔn)控制。針對以上問題,本文基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對草坪植株進(jìn)行分類并對其高度進(jìn)行測量;在此基礎(chǔ)上,自動(dòng)計(jì)算出割草機(jī)刀盤的升降高度,為刀盤的自動(dòng)高度調(diào)節(jié)奠定基礎(chǔ)。主要內(nèi)容如下:1.基于Halcon建立草坪機(jī)雙目立體視覺的測量系統(tǒng)。根據(jù)雙目相機(jī)成像的原理,通過自制的標(biāo)定板對雙目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。結(jié)果顯示,當(dāng)標(biāo)定圖像數(shù)量大于25張時(shí),標(biāo)定結(jié)果較為穩(wěn)定。2.基于LS-SVM與多特征融合對草坪植株進(jìn)行識(shí)別分類。首先,考慮HSV顏色空間對局部顏色變化的敏感性,從而利用Sobel算子提取出2個(gè)像素級顏色特征;其次,利用Gabor濾波器提取出草坪植株的3個(gè)紋理特征;然后,利用region相關(guān)算子提取出7個(gè)形狀特征;最后,采用動(dòng)態(tài)閾值法對LS-SVM分類器的訓(xùn)練樣本進(jìn)行選擇,通過貝葉斯優(yōu)化法確定分類器中的懲罰系數(shù)C和核參數(shù)σ。實(shí)驗(yàn)表明,草坪的分類準(zhǔn)確率達(dá)92.88%,且該分類算法可滿足不同天氣的需求。3.基于建立的雙目視覺系統(tǒng)對識(shí)別分類后的草坪植株高度進(jìn)行測量。首先,對傳統(tǒng)Foerstner特征點(diǎn)檢測算法進(jìn)行改進(jìn),不僅強(qiáng)化了草坪植株的邊緣信息,還降低了偽角點(diǎn)的個(gè)數(shù);然后,將提取的特征點(diǎn)作為匹配對象,采用順序性約束與動(dòng)態(tài)規(guī)劃相結(jié)合的立體匹配方法,在降低匹配計(jì)算量的同時(shí)還提高了匹配精度;最后,利用所提取特征點(diǎn)的坐標(biāo)構(gòu)建虛擬地面,通過葉片頂端特征點(diǎn)的空間坐標(biāo)與底平面法向量進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算求得植株平均高度。實(shí)驗(yàn)表明,利用上述方法測得的植株高度與其實(shí)際高度誤差率在1%左右。4.基于SQL建立各類草坪特征的數(shù)據(jù)庫。將提取的草坪顏色、形狀、紋理等特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理,并增添了草坪維護(hù)管理中的相關(guān)參數(shù),如割草頻率、周期、留茬高度等。從而建立完善的草坪特征管理系統(tǒng),為智能割草機(jī)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】:江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TU986.32;TP391.41
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 智能割草機(jī)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 草類植物識(shí)別研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
第2章 雙目立體視覺系統(tǒng)原理及標(biāo)定
    2.1 雙目視覺基本原理
    2.2 雙目視覺研究方法
    2.3 雙目相機(jī)標(biāo)定
        2.3.1 雙目標(biāo)定原理
        2.3.2 單目標(biāo)定
        2.3.3 雙目標(biāo)定
        2.3.4 立體校正
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于LS-SVM的草坪植株識(shí)別分類研究
    3.1 顏色空間模型
        3.1.1 RGB顏色空間
        3.1.2 HSV顏色空間
    3.2 圖像預(yù)處理
        3.2.1 灰度化
        3.2.2 降噪濾波
        3.2.3 形態(tài)學(xué)處理
    3.3 圖像閾值分割
        3.3.1 Otsu閾值分割
        3.3.2 模糊閾值分割
        3.3.3 動(dòng)態(tài)閾值分割
        3.3.4 分割實(shí)驗(yàn)對比
    3.4 圖像特征提取
        3.4.1 顏色特征提取
        3.4.2 形狀特征提取
        3.4.3 紋理特征提取
    3.5 LS-SVM識(shí)別分類
        3.5.1 支持向量機(jī)簡介
        3.5.2 構(gòu)造LS-SVM分類器
        3.5.3 選取訓(xùn)練樣本
        3.5.4 分類實(shí)驗(yàn)對比
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于雙目立體視覺的草坪植株高度測量研究
    4.1 特征點(diǎn)檢測算法
        4.1.1 Harris角點(diǎn)檢測
        4.1.2 SIFT角點(diǎn)檢測
        4.1.3 改進(jìn)的Foerstner角點(diǎn)檢測
        4.1.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.2 基于特征的立體匹配
        4.2.1 立體匹配算法
        4.2.2 匹配約束條件
        4.2.3 Foerstner特征點(diǎn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃匹配
    4.3 植株高度測量算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 草坪機(jī)刀盤系統(tǒng)搭建及實(shí)現(xiàn)
    5.1 草坪機(jī)刀盤硬件系統(tǒng)組成
        5.1.1 系統(tǒng)應(yīng)用平臺(tái)
        5.1.2 系統(tǒng)硬件構(gòu)成
        5.1.3 系統(tǒng)處理平臺(tái)
    5.2 功能模塊實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 編程環(huán)境生成
        5.2.2 圖像采集模塊
        5.2.3 檢測算法模塊
        5.2.4 SQL Server數(shù)據(jù)庫模塊
    5.3 系統(tǒng)應(yīng)用試驗(yàn)分析
        5.3.1 圖像采集試驗(yàn)
        5.3.2 相機(jī)標(biāo)定
        5.3.3 草坪植株分類試驗(yàn)
        5.3.4 植株高度測量及刀盤升降計(jì)算
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    內(nèi)容總結(jié)
    研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間參與項(xiàng)目及研究成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2878934

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