基于图像处理的番茄采摘机器人的设计毕业论文1.doc
《基于图像处理的番茄采摘机器人的设计毕业论文1.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于图像处理的番茄采摘机器人的设计毕业论文1.doc(96页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、青岛农业大学毕 业 论 文(设计)题 目: 基于图像处理的番茄采摘机器人的设计 姓 名: 学 院: 机电工程学院 专 业: 电气工程及其自动化 班 级: 2010.02 学 号: 20102378 指导教师: 李娟 2014 年 06 月 16 日目 录摘 要IABSTRACTII1 绪论11.1 研究的背景及意义11.2 国外研究现状11.3 国内研究现状21.4 主要研究内容32 采摘机器人硬件系统设计52.1 系统整体方案设计52.2 双目立体摄像机的选型72.3 图像处理核心芯片的选型72.4 下位机控制器选型与电路设计132.5 采摘机械手自由度的降维方案和驱动设计182.6 滑台限
2、位和采摘手接触检测和设计203 双目视觉定位模型及摄像机参数标定223.1 双目视觉定位模型223.2 摄像机标定方法243.3 标定结果及分析264 图像采集和预处理294.1 图像采集294.2 图像裁剪和二值化处理294.3 图像滤波处理314.4 番茄果实边缘检测与轮廓提取324.5 图像显示调试方法设计345 番茄果实的特征点和形心参数的提取355.1 番茄果实圆周上特征点获取的方法设计355.2 计算番茄果实的圆心和半径的方法设计356 立体匹配和三维坐标计算376.1 立体匹配376.2 番茄果实的空间三维坐标的计算377 上下位机通讯与下位机采摘设计397.1 上位机与下位机串
3、行通讯协议设计397.2 上位机与下位机串行通讯寄存器配置397.3 上位机和下位机串行通讯程序407.4 下位机对番茄果实定位和采摘418 软件开发环境配置428.1 CCS开发环境配置428.2 IAR开发环境配置459 样机试验和总结479.1 采摘机器人样机试验479.2总结和展望49参考文献51致 谢54附 录55附录1 基于OPENCV的张正友标定算法程序(部分)55附录2 DSP 的主程序和图像采集程序(部分)58附录3 图像裁剪程序61附录4 图像阈值分割程序62附录5 中值滤波程序63附录6 索贝尔边缘检测程序64附录7 番茄果实圆周上特征点获取的程序(部分)65附录8 计算
4、番茄果实的圆心和半径的算法(部分)67附录9 番茄果实的空间三维坐标定位的算法(部分)69附录10 上位机TMS320DM642的串行通讯寄存器配置及串行通讯程序73附录11 下位机MSP430F149的串行通讯程序76附录12 下位机对番茄果实定位和采摘的算法(部分)78基于图像处理的番茄采摘机器人的设计摘 要目前的番茄采摘基本上都是依赖于人工作业而导致劳动力成本高、劳动强度大,而现有的采摘机器人的研究基本上都是停留在理论层面,而极个别物化的成果都是基于计算机,从而导致系统体积过大、功耗高和成本高。为解决以上问题,本文提出并开发了一套基于DSP的番茄采摘机器人。本文的主要设计内容包括基于DS
5、P的采摘机器人系统的方案设计、各个硬件电路的设计、以及基于汇编语言、C语言和VC+三种编程语言的软件设计。本文的主要贡献为:(1)提出利用DSP代替计算机实现番茄图像的采集、处理和果实的空间三维定位,并进行了验证;(2)提出一种采摘机械手降维的方法,解决了机器人建模复杂且实现困难的问题,并结合三维滑台实现并完成了对空间中番茄的准确抓取和采摘的功能。试验表明,本文研发的系统能够实现对番茄果实的准确定位和采摘,具有操作简单、体积小巧、功耗低、性价比高等优点。本系统的研发对于提高番茄的采摘效率,减少劳动力、降低农民的劳动强度和采摘成本具有重要的实际意义,也为精准农业的发展提供了一种新的思路和方法。关
6、键字:番茄采摘;图像处理;DSP;双目立体视觉Design of Tomato Picking Robot Based on Image ProcessingAbstractAt present, the tomato harvest work mostly depends on the artificial operation, which causes the problems of high-cost, high labor intensity etc. But now, the research of picking robot mainly focuses on the theore
7、tical research. Few materialized productions, which use the computer as the controller, have the characteristics of big-system volume, high power-consumption, and high cost etc. To solve the above problems, this paper designs a tomato picking robot based on the DSP. The main design contents of this
8、paper include the scheme design of robot picking robot based on DSP, the hardware circuit design and software design based on the assembler language, C language and VC+ language. The main contributions of this paper include two aspects: (1) a novel scheme is proposes that DSP is used to take place o
9、f the computer to complete the tomato image acquisition, image process and three-dimension localization. (2) an novel approach for reducing dimensions is proposed to reduce the picking manipulator dimensions, which solves the difficulty in robot modeling and realization method. Combing with the thre
10、e-dimension slipway, the grasping and picking for tomatoes are finished in the space.This experiment tests indicate that the designed system can realize the accurate positioning and picking for tomatoes, as well as the system has many advantages of the simple operation, compact size, low power and h
11、igh cost-performance ratio. The development of this system not only has the important meanings in improving the tomato picking efficiency, reducing human labors, reducing the labor intensity of farmers and the picking cost, but also providing a new idea and method for the development of precision ag
12、riculture.Key words:tomato picking, image process, DSP, binocular stereo vision1 绪论1.1 研究的背景及意义番茄(Tomato),又名西红柿、或者洋柿子。其内部含有丰富的蛋白质、维生素,以及胡萝卜素等营养物质。西红柿具有减肥瘦身、消除人们的疲劳等功效1-3。据不完全统计,全世界番茄总产量约为5000万吨/年,而我国则占到了约700万吨/年4。番茄采摘作业是当前果蔬生产过程中比较费时和费力的环节。目前,番茄采摘主要依赖于人工作业,由果农直接将番茄从植株上采摘下来。然而人工采摘作业存在成本偏高、劳动强度大、而且采摘很
13、不及时等弊端。同时,当前我国人口老龄化严重,农业劳动人口因为“进城”而骤减5。而随着自动化技术的发展,自动采摘作业逐渐代替人类进行作业,可以大大减少采摘人员的劳动强度。因此,进行番茄采摘作业自动化的研究对于社会具有重要的现实意义6。然而,番茄的大小和颜色呈现非规则、非一致等特性,其生长环境的复杂性和农田环境的非结构化等特点共同决定了采摘设备的开发有一定的难度,而且由于番茄果实生长环境的背景复杂,加之番茄果实生长密集,果实之间的遮挡问题很严重,给图像处理带来许多困难。虽然目前已有学者进行基于机器视觉方面的研究,但其目前的研究基本上是停留在某一方面理论层次的研究,如单纯的双目定位、机械手采摘路径优
14、化等,而进行实际应用开发的研究特别少。即使这样,当前极个别的物化的应用研究都是利用了基于PC上位机的OpenCV,即首先利用计算机视觉库进行图像处理,然后进一步通过控制采摘机械手对果实进行采摘,但是这样就使得采摘设备存在开发成本高、体积大和功耗高等缺点,给自动化采摘作业的推广应用带来新问题。因此,开发一套基于DSP的低功耗、小体积、低成本的番茄采摘机器人,对提高番茄采摘劳动生产率、降低农民的劳动强度和采摘成本,提高我国精准农业设施的现代化和智能化水平、加快农业科学进步具有重要的现实意义。1.2 国外研究现状采摘机器人要实现精确的采摘,最重要的就是确定果实在空间三维坐标中的精确位置,而果实三维空
15、间中的位置需要利用机器视觉来完成。机器视觉已有二三十年的发展历史,其功能及适用范围随着当今科技的快速发展而不断应用和完善。采摘机器人是农业机器人中一种特别重要的机器人,很多发达国家现在已经在采摘机器人领域有了较大的发展。比如美国、荷兰、以色列等西方国家在此领域有较为成熟的发展7-15。20世纪80年代,美国麻省理工学院的D.Marr,从计算机科学的角度出发,将神经生理学、数学以及心理物理学融为一体,提出了视觉计算理论,该理论是双目视觉的前提条件,也为以后机器视觉采摘机器人的发展奠定了基础16-18。1994年,英国Silsoe研究院的科学家从图像识别出发,研制出了蘑菇采摘机器人,该机器人可以通
16、过图像处理自动测量并判断蘑菇的大小和空间三维坐标,进而选择性的进行采摘工作19-20。1996年,日本冈山大学的Kondo N通过图像识别,研发了基于图像处理的番茄采摘机器人。该机器人使用摄像头采集图像,经过图像处理后,识别出成熟的番茄,使用采摘机械手实现对果实的准确采摘21-22。2000年,以色列国家的科学家研发了世界上第一台甜瓜采摘机器人。该机器人利用黑白图像处理的方法进行甜瓜的识别和空间定位。同时,该机器人还能根据甜瓜的圆形和椭圆形等几何形状特征的特殊性来增加识别成功的概率。经过实验验证,该采摘机器人可以自主完成大部分的甜瓜识别及采摘工作23。1.3 国内研究现状从国内采摘机器人的发展
17、趋势和成就来看,尽管我国在采摘机器人的研究领域起步较晚,较发达国家有不少差距,而且当前大部分的工作还主要集中在实验室的仿真和试验阶段,但不少研究人员也开始也取得了一定的成果24-30。2004年,中国农业大学的张铁中等人通过色彩空间参照表,提出了适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。通过对比试验发现,采用该算法分别对草莓和西红柿等果实的图像在Lab、HSV、YCbCr色彩模型下进行实验,取得了理想的效果31-32。2009年潍坊学院的宋键等人根据茄子生长的空间分布信息,采用了基于直方图的固定阈值法实现了对灰度图像进行小区域分割,完成了对茄子果实的轮廓、质心等参数的判断。试验证
18、明,该方法对茄子等作物的识别率较高,而且系统本身工作稳定,但是缺点是耗时过长33-34。2010年河北农业大学的司永胜等人通过对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行识别,利用归一化的红绿色差算法获得苹果了轮廓图像。实验结果证明:该识别算法的准确识别率可以达到90%以上。同时,采用随机圆环法,实现了准确地提取果实的圆心和半径参数35-36。2014年常州大学的吕继东等人为了缩短系统对图像识别的时间,提高苹果果实的识别率,利用动态阈值分割的方法,通过改进的去均值归一化积法实现了快速跟踪目标果实,并进行了不同阈值分割方法下果实识别的对比性试验。试验结果证明,该方法大大减少了苹果采摘机器人采摘过程处理时间
19、,而且识别率也较之前的方法有所改善37-38。1.4 主要研究内容本文主要是通过利用DSP控制双目摄像机采集图像,并经过二值化、滤波处理、索贝尔边缘处理、形心确定、特征点匹配、三维重建等步骤实现对番茄的空间三维定位,然后将番茄果实的空间三维坐标等参数传送至下位机,下位机进而通过控制三维滑台和采摘机械手实现对番茄的抓取和采摘工作。本设计的主要研究内容如下:1、对采摘机器人的总体硬件方案进行选择和设计系统硬件主要包括数字信号处理器型号的选择、摄像机型号的选取、控制器的选择以及其它硬件电路的选型和设计。本设计还对三维滑台类型和长度进行选取并组装,选取合适的驱动器及配套的驱动电源,利用控制器实现对滑台
20、的控制。同时,需要选择合适的采摘机械手并对采摘手的采摘头进行改装设计,选择合适的舵机驱动器并利用下位机控制器实现对采摘机械手对果实的抓取和释放。同时,本设计还需对滑台限位传感器和采摘机械手接触传感器进行选型和设计等。2、获取双目摄像机的内参数和外参数由于摄像机标定的结果是立体视觉的前提,它决定了后续番茄果实空间三维定位的精确度。双目摄像机标定主要是通过两摄像机对外界的标定板进行拍摄若干幅图片后,通过利用C+编写的上位机标定程序计算出摄像机各自的内外参数的过程。3、利用DSP控制双目摄像机进行图像采集并对采集的图像进行二值化处理、边缘处理、中值滤波等预处理操作通过利用DSP实现对视频解码芯片和视
21、频编码芯片的控制,从而实现对视频采集后的输入解码和编码输出控制,然后DSP可以对采集后图像进行预处理,包括图像的阈值分割、索贝尔边缘处理、中值滤波等操作,为后续的空间三维定位奠定基础。4、利用DSP实现对特征点的匹配、三维重建,并能简单的进行三维坐标的计算并将计算结果输送至控制器利用DSP对左右两个摄像机采集后的图像视频进行初步处理后确定番茄果实的特征点、形心等参数,找到相对应的匹配点,并根据上述步骤中摄像机标定得到的内外参数,利用双目定位数学模型,根据三维重建初步计算番茄的空间三维坐标,并能通过串行通讯将其传送到下位机控制器。5、控制器能与DSP通讯并根据接收到的数据实现对三维滑台和采摘机械
22、手的控制,从而实现对番茄果实的精确定位、抓取和采摘下位机控制器MSP430F149能通过串口接收来自DSP的三维坐标信息及采摘信息,并能将番茄果实的空间三维坐标转化为采摘机械手的空间三维坐标。同时,下位机控制器能根据接收的番茄果实空间三维坐标数据控制三维滑台工作,使得三维滑台移动到待采摘的番茄正前方,然后下位机控制器可以控制采摘机械手实现对番茄的抓取和采摘工作,最后将番茄送入集果箱。2 采摘机器人硬件系统设计2.1 系统整体方案设计本设计中,基于图像处理的采摘机器人主要包括上位机模块和下位机模块。上位机模块主要包括:TMS320DM642图像处理模块、图像采集模块、视频解码模块、电源模块、视频
23、编码模块、显示模块和串行通讯模块等。下位机模块主要包括:MSP430F149主控模块、电源模块、串行通讯模块、三维滑台、采摘机械手、传感器模块、滑台驱动器、舵机驱动器和灯光补偿模块等。上位机和下位机主要通过RS232串行通讯模块进行数据的传输。上位机中的图像采集模块采集待采摘区域的图像后,通过视频解码模块将视频的模拟信号转换为数字信号送入TMS320DM642图像处理模块,TMS320DM642图像处理模块一方面通过对数字信号进行处理和分析,实现对番茄果实进行提取轮廓、形心位置确定、立体匹配和计算番茄果实的三维空间坐标等处理和将计算后的数字信号传输至视频编码模块,视频编码模块将处理后的番茄果实
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 图像 处理 番茄 采摘 机器人 设计 毕业论文
链接地址:https://www.31ppt.com/p-3940357.html