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基于半实物仿真的采摘机器人视觉定位研究
被引量：
5
1
作者
陈科尹
邹湘军
+2 位作者
彭红星
梁海英
胡元闯
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1736-1746,1761,共12页
针对基于实物采摘机器人的视觉定位的准确度、稳定性以及试验验证易出错、周期长、不易于室内进行等问题,结合采摘机器人视觉定位机理和机器人运动学,提出了一种基于半实物仿真技术的采摘机器人视觉定位研究方法。该方法采用虚拟采摘机...
针对基于实物采摘机器人的视觉定位的准确度、稳定性以及试验验证易出错、周期长、不易于室内进行等问题,结合采摘机器人视觉定位机理和机器人运动学,提出了一种基于半实物仿真技术的采摘机器人视觉定位研究方法。该方法采用虚拟采摘机器人代替实物机器人,在虚拟仿真环境下对水果目标采摘点进行定位研究,即视觉定位半实物仿真。试验结果表明:在视觉定位半实物仿真环境下,水果目标定位的平均绝对误差和相对误差分别仅约为2.89 mm和0.43%,满足实际视觉定位精度的要求,从而验证了该仿真方法的有效性和可行性。
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关键词
采摘机器人
视觉定位
机器人运动学
半实物仿真
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职称材料
基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法
被引量：
15
2
作者
陈科尹
邹湘军
+3 位作者
关卓怀
王刚
彭红星
吴崇友
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期23-34,共12页
针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,...
针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,避免传统张正友相机标定方法直接求取相机模型的参数初值所带来的初值敏感问题。(2)以改进LM算法对第1步求出的相机模型参数初值进行非线性优化求精,避免张正友相机标定方法须求取相机模型优化参数的雅可比矩阵,从而导致标定结果不稳定的问题。采用Open CV编写采摘机器人双目视觉标定系统,分别对传统张正友相机标定方法、基于遗传算法的相机标定方法、基于标准混合蛙跳算法的相机标定方法和本文相机标定方法进行相机标定试验。试验结果表明:本文相机标定方法所获得的左相机焦距的绝对误差为0. 065～0. 506 mm、相对误差为1. 899%～12. 652%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 166～0. 175像素;右相机焦距的绝对误差为0. 083～0. 360 mm、相对误差为2. 429%～11. 484%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 103～0. 114像素;双目相机之间距离的绝对误差为1. 866～2. 789 mm、相对误差为3. 209%～4. 874%。以上参数精度及收敛速度和稳定性均优于其他相机标定方法,从而验证了该方法所获得的相机标定参数具有较高的准确性和可靠性。
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关键词
采摘机器人
相机标定
混合蛙跳优化
LM算法
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职称材料
基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法
被引量：
5
3
作者
余长庚
刘凯
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期109-114,共6页
【目的】解决在农业环境中识别脐橙的目标区域存在的噪声干扰、检测效果不理想等问题。【方法】提出一种基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法。首先选择较好的对比度,建立有利于图像分割的YCbCr颜色模型;然后设计一种基于Otsu阈...
【目的】解决在农业环境中识别脐橙的目标区域存在的噪声干扰、检测效果不理想等问题。【方法】提出一种基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法。首先选择较好的对比度,建立有利于图像分割的YCbCr颜色模型;然后设计一种基于Otsu阈值去噪的脐橙检测算法,进而减少脐橙分割区域的噪声干扰;最后提出质心补圆法确定脐橙在图像中的位置,并在原始图像中显示检测结果。【结果】泛青色和橙色脐橙识别率分别为87.10%和94.18%,顺光和逆光情况下脐橙识别率分别为92.96%和90.15%,遮挡和未遮挡情况下脐橙识别率分别为90.82%和93.18%,总识别率为92.07%。【结论】该方法环境适应性强,适用于农业环境下不同遮挡、光照和表皮颜色情况的脐橙图像识别处理。
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关键词
农业环境
小波变换
Otsu阈值去噪
脐橙识别
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职称材料
题名
基于半实物仿真的采摘机器人视觉定位研究
被引量：
5
1
作者
陈科尹
邹湘军
彭红星
梁海英
胡元闯
机构
贺州学院信息与通信工程学院
农业部南京农业机械化研究所
华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室
贺州
学院
数学与计算机
学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1736-1746,1761,共12页
基金
国家自然科学基金(31571568)
广西自然科学青年基金(2015GXNSFBA139264)
广西高校科学技术研究(KY2015YB304)
文摘
针对基于实物采摘机器人的视觉定位的准确度、稳定性以及试验验证易出错、周期长、不易于室内进行等问题,结合采摘机器人视觉定位机理和机器人运动学,提出了一种基于半实物仿真技术的采摘机器人视觉定位研究方法。该方法采用虚拟采摘机器人代替实物机器人,在虚拟仿真环境下对水果目标采摘点进行定位研究,即视觉定位半实物仿真。试验结果表明:在视觉定位半实物仿真环境下,水果目标定位的平均绝对误差和相对误差分别仅约为2.89 mm和0.43%,满足实际视觉定位精度的要求,从而验证了该仿真方法的有效性和可行性。
关键词
采摘机器人
视觉定位
机器人运动学
半实物仿真
Keywords
the picking robot
vision localization
robot kinematics
semi-physical simulation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法
被引量：
15
2
作者
陈科尹
邹湘军
关卓怀
王刚
彭红星
吴崇友
机构
农业农村部南京农业机械化研究所
贺州学院信息与通信工程学院
华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期23-34,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0702100)
国家自然科学面上基金项目(31571568)
+2 种基金
国家自然科学地区基金项目(61863011)
广西自然科学青年基金项目(2015GXNSFBA139264)
广西壮族自治区高等学校科学研究项目(KY2015YB304)
文摘
针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,避免传统张正友相机标定方法直接求取相机模型的参数初值所带来的初值敏感问题。(2)以改进LM算法对第1步求出的相机模型参数初值进行非线性优化求精,避免张正友相机标定方法须求取相机模型优化参数的雅可比矩阵,从而导致标定结果不稳定的问题。采用Open CV编写采摘机器人双目视觉标定系统,分别对传统张正友相机标定方法、基于遗传算法的相机标定方法、基于标准混合蛙跳算法的相机标定方法和本文相机标定方法进行相机标定试验。试验结果表明:本文相机标定方法所获得的左相机焦距的绝对误差为0. 065～0. 506 mm、相对误差为1. 899%～12. 652%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 166～0. 175像素;右相机焦距的绝对误差为0. 083～0. 360 mm、相对误差为2. 429%～11. 484%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 103～0. 114像素;双目相机之间距离的绝对误差为1. 866～2. 789 mm、相对误差为3. 209%～4. 874%。以上参数精度及收敛速度和稳定性均优于其他相机标定方法,从而验证了该方法所获得的相机标定参数具有较高的准确性和可靠性。
关键词
采摘机器人
相机标定
混合蛙跳优化
LM算法
Keywords
picking robot
camera calibration
shuffled frog leaping optimization
LM algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法
被引量：
5
3
作者
余长庚
刘凯
机构
桂林电子科技大学
信息与
通信
学院
贺州学院信息与通信工程学院
出处
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期109-114,共6页
基金
国家自然科学基金(6154055,61863011)
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室开发基金项目(20171016)
+2 种基金
贺州学院校级重点培育项目(2019ZDPY02)
贺州学院自然科学类资助项目(2019ZZZK01)
贺州市科学研究与技术开发计划(1707041)。
文摘
【目的】解决在农业环境中识别脐橙的目标区域存在的噪声干扰、检测效果不理想等问题。【方法】提出一种基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法。首先选择较好的对比度,建立有利于图像分割的YCbCr颜色模型;然后设计一种基于Otsu阈值去噪的脐橙检测算法,进而减少脐橙分割区域的噪声干扰;最后提出质心补圆法确定脐橙在图像中的位置,并在原始图像中显示检测结果。【结果】泛青色和橙色脐橙识别率分别为87.10%和94.18%,顺光和逆光情况下脐橙识别率分别为92.96%和90.15%,遮挡和未遮挡情况下脐橙识别率分别为90.82%和93.18%,总识别率为92.07%。【结论】该方法环境适应性强,适用于农业环境下不同遮挡、光照和表皮颜色情况的脐橙图像识别处理。
关键词
农业环境
小波变换
Otsu阈值去噪
脐橙识别
Keywords
agricultural environment
wavelet transform
Otsu threshold denoising
navel orange recognition
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于半实物仿真的采摘机器人视觉定位研究
陈科尹
邹湘军
彭红星
梁海英
胡元闯
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法
陈科尹
邹湘军
关卓怀
王刚
彭红星
吴崇友
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法
余长庚
刘凯
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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