外文翻译--基于图像识别的采摘技术 中文版
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基于图像识别的采摘技术 爱媛大学 生物力学部 引言 自动化技术近年在农业领域发展迅速。但是,这项技术仍然没有达到工厂自动化的水平。在农业领域有一些难题。例如,农业运作要比工业生产更复杂。植物器官形状的各不相同,要求图像传感器和辨认系统应能准确的获取果实的位置。迄今为止,二维和三维的图像传感器,图像识别和形状建模功能已经研发成功。我们实验室已经研发出了可以识别草莓位置的三维视觉传感系统。这个系统由三部分组成。 1)一个通过颜色辨认果实 的电荷耦合摄像机 2)一个探测果实方位并测量果实距离的测距仪 3)分析这些二维三维数据的计算机。这个系统通过探测到的数据确定果实的三维坐标。你会发现,应用这个三维视觉传感系统,可以成功的辨认出已选定形状的果实。 为了支持门式系统的运动,建立了涵盖果实日常生长变化参数的数据库。这个数据库包含成熟果实、未成熟果实、已收获果实、果实形状、颜色及三维坐标信息,因此能够完成装运预测。因此,开发这样一个数据库可以使我们为机械自动收获果实制定计划,从而有效地提高运作和收割效率。 图 1 起重系统和三 维视觉传感系统 简介 在温室生产中,计算机支持系统是控制自动化的环境条件的媒介。此外,为实现农业自动化研发了很多机器人。特地研发了采摘机器人。关于果实和花的位置的识别系统对于实现机器人自动控制是很重要的。在早先的设计中,我们设计了机器人传感系统。但是,它不能识别很小的绿色或白色的果实。这次设计中,我们通过花和果实的相关数据来找出这些小果实。同时,我们也制造了花和小果实的识别系统。 草莓选育系统 图 2 草莓田里的垄和起重系统 图 1 展示的是安有起重系统的三维视觉传感系统。这个系统的 组成部分有:能够输入颜色和二维图像信息的电荷耦合器摄像机、能够确定 z 轴坐标的测距仪和一个能够在 门系统可以在 门系统中的图像处理模块是图 2 中的一个作业阶段。图 2 展示的是一块草莓田。有三垄被地膜覆盖的田,并且其上装有可以在导轨上运动的起重系统。这块田的图像处理工作被分成 27 个工作阶段。这个工作流程在田间依次循环执行。草莓如图 1 所示种植。果实和花长在田间,叶则长在靠近田垄的位置。这样,在图像处理阶段就可以通过二维图像信息轻易的分辨出花和果实了。 采摘技术信息获取 果 田 机 房 图 3 采摘系统的图像处理系统和数据库 图 3 中的左侧区域展示的是图像处理系统。它由三部分组成。 1)一个通过颜色辨认果实的电荷耦合摄像机 2)一个探测果实方位并测量果实距离的测距仪 3)分析这些二维三维数据、控制 器人和测距仪的计算机。这个系统通过探测到的数据确定果实的三维坐标。右侧区域展示的是数据库。这个系统储存了日期还有果实和花的数量与位置。由于绿的未成熟的果实与茎叶的颜色相同,所以很难被区分 。所以这个模块通过花的信息,可以轻易分辨出未成熟的果实。 图像处理方法 数据库包含花、绿色未成熟果实、白色未成熟果实还有成熟果实四个阶段的数据。这四个阶段是根据基于色相饱和度与亮度构成的色彩来区分的。图 4展示的是 色空间和色立体图的关系。 图 4 色空间和色立体图 1. 花的鉴定 230 I 255 (1) 0 S 2) 如果不等式 1、 2同时成立则表明这个位置是花。 2. 绿色未成熟果实 H = 120o (3) 当这个位置曾经是花而不是白色未成熟果实,同时等式 3成立,则表明是绿色未成熟果实。 3. 白色未成熟果实 230 I 255 (4) 15o H 50o (5) 当 这个位置曾经是绿色未成熟果实时,如果不等式 4、 5都成立,则表明是白色未成熟果实。 4. 成熟果实 0o H 15o (6) 当这个位置曾经是白色未成熟果实时,如果不等式 6成立则表明是成熟果实。 结果与讨论 我们把探测到的花和果实的信息储存到数据库中。建立这个数据库可以让我们为采摘果实做好计划 ,从而有效地提高运作和收割效率。 参考文献 1) H. K. J. . by on - 9 (2): 132138 (1997). 2) K. H. T. . of 3B): 459464 (1996). 3) T. K. . (6): 7731996). 4) 916 (1995). 5) K. T. . of 841995). 6) K. H. M. I. . in in 3011991).- 配套讲稿:
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