大蔥切根裝置設(shè)計

大蔥切根裝置設(shè)計,大蔥,裝置,設(shè)計 基于圖像識別的采摘技術(shù) 愛媛大學(xué) 生物力學(xué)部 引言 自動化技術(shù)近年在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展迅速。但是，這項技術(shù)仍然沒有達到工廠自動化的水平。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有一些難題。例如，農(nóng)業(yè)運作要比工業(yè)生產(chǎn)更復(fù)雜。植物器官形狀的各不相同，要求圖像傳感器和辨認(rèn)系統(tǒng)應(yīng)能準(zhǔn)確的獲取果實的位置。迄今為止，二維和三維的圖像傳感器，圖像識別和形狀建模功能已經(jīng)研發(fā)成功。我們實驗室已經(jīng)研發(fā)出了可以識別草莓位置的三維視覺傳感系統(tǒng)。這個系統(tǒng)由三部分組成。1)一個通過顏色辨認(rèn)果實的電荷耦合攝像機2）一個探測果實方位并測量果實距離的測距儀3）分析這些二維三維數(shù)據(jù)的計算機。這個系統(tǒng)通過探測到的數(shù)據(jù)確定果實的三維坐標(biāo)。你會發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用這個三維視覺傳感系統(tǒng)，可以成功的辨認(rèn)出已選定形狀的果實。 為了支持門式系統(tǒng)的運動，建立了涵蓋果實日常生長變化參數(shù)的數(shù)據(jù)庫。這個數(shù)據(jù)庫包含成熟果實、未成熟果實、已收獲果實、果實形狀、顏色及三維坐標(biāo)信息，因此能夠完成裝運預(yù)測。因此，開發(fā)這樣一個數(shù)據(jù)庫可以使我們?yōu)闄C械自動收獲果實制定計劃，從而有效地提高運作和收割效率。 圖1 起重系統(tǒng)和三維視覺傳感系統(tǒng) 簡介 在溫室生產(chǎn)中，計算機支持系統(tǒng)是控制自動化的環(huán)境條件的媒介。此外，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)自動化研發(fā)了很多機器人。特地研發(fā)了采摘機器人。關(guān)于果實和花的位置的識別系統(tǒng)對于實現(xiàn)機器人自動控制是很重要的。在早先的設(shè)計中，我們設(shè)計了機器人傳感系統(tǒng)。但是，它不能識別很小的綠色或白色的果實。這次設(shè)計中，我們通過花和果實的相關(guān)數(shù)據(jù)來找出這些小果實。同時，我們也制造了花和小果實的識別系統(tǒng)。 草莓選育系統(tǒng) 圖2 草莓田里的壟和起重系統(tǒng) 圖1展示的是安有起重系統(tǒng)的三維視覺傳感系統(tǒng)。這個系統(tǒng)的組成部分有：能夠輸入顏色和二維圖像信息的電荷耦合器攝像機、能夠確定z軸坐標(biāo)的測距儀和一個能夠在y軸方向移動的工作臺。龍門系統(tǒng)可以在x方向的導(dǎo)軌上移動。龍門系統(tǒng)中的圖像處理模塊是圖2中的一個作業(yè)階段。圖2展示的是一塊草莓田。有三壟被地膜覆蓋的田，并且其上裝有可以在導(dǎo)軌上運動的起重系統(tǒng)。這塊田的圖像處理工作被分成27個工作階段。這個工作流程在田間依次循環(huán)執(zhí)行。草莓如圖1所示種植。果實和花長在田間，葉則長在靠近田壟的位置。這樣，在圖像處理階段就可以通過二維圖像信息輕易的分辨出花和果實了。 采摘技術(shù)信息獲取 果 田 機 房 圖3 采摘系統(tǒng)的圖像處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫 圖3中的左側(cè)區(qū)域展示的是圖像處理系統(tǒng)。它由三部分組成。1)一個通過顏色辨認(rèn)果實的電荷耦合攝像機2）一個探測果實方位并測量果實距離的測距儀3）分析這些二維三維數(shù)據(jù)、控制x-Y機器人和測距儀的計算機。這個系統(tǒng)通過探測到的數(shù)據(jù)確定果實的三維坐標(biāo)。右側(cè)區(qū)域展示的是數(shù)據(jù)庫。這個系統(tǒng)儲存了日期還有果實和花的數(shù)量與位置。由于綠的未成熟的果實與莖葉的顏色相同，所以很難被區(qū)分。所以這個模塊通過花的信息，可以輕易分辨出未成熟的果實。 圖像處理方法 數(shù)據(jù)庫包含花、綠色未成熟果實、白色未成熟果實還有成熟果實四個階段的數(shù)據(jù)。這四個階段是根據(jù)基于色相飽和度與亮度構(gòu)成的色彩來區(qū)分的。圖4展示的是HIS顏色空間和色立體圖的關(guān)系。 圖4 HIS顏色空間和色立體圖 1. 花的鑒定 230 ￡≤ I ≤￡ 255 (1) 0 ￡≤ S ≤￡ 0.05 (2) 如果不等式1、2同時成立則表明這個位置是花。 2. 綠色未成熟果實 H = 120o (3) 當(dāng)這個位置曾經(jīng)是花而不是白色未成熟果實，同時等式3成立，則表明是綠色未成熟果實。 3. 白色未成熟果實 230 ≤￡ I ￡ ≤￡ 255 (4) 15o ￡ ≤￡ H ￡ ≤￡ 50o (5) 當(dāng)這個位置曾經(jīng)是綠色未成熟果實時，如果不等式4、5都成立，則表明是白色未成熟果實。 4. 成熟果實 0o ￡ ≤￡ H ≤￡￡ 15o (6) 當(dāng)這個位置曾經(jīng)是白色未成熟果實時，如果不等式6成立則表明是成熟果實。 結(jié)果與討論 我們把探測到的花和果實的信息儲存到數(shù)據(jù)庫中。建立這個數(shù)據(jù)庫可以讓我們?yōu)椴烧麑嵶龊糜媱潱瑥亩行У靥岣哌\作和收割效率。 參考文獻 1) H. Matsuura, K. Hatou, J. Yamashita and Y. Hashimoto: Recognition by robot visual sensor based on sensor fusion -Fuse range image and 2- dimentional image- , Journal of SHITA: 9 (2): 132~138 (1997). 2) K. Hatou, H. Matsuura, T. Sugiyama and Y. Hashimoto: Range Image Analysis for the Greenhouse Automation in Intelligent Plant Factory, Preprints of the 13th IFAC World Congress (B): 459~464 (1996). 3) T. Morimoto, K. Hatou and Y. Hashimoto: Intelligent control for plant production system, Control Eng. Practice 4(6): 773-784 (1996). 4) Susumu Tachi: Tele-Existence and/or Virtuarl Reality, Proc. International Conference on VSMM: 9~16 (1995). 5) K. Hatou, T. Sugiyama and Y. Hashimoto: Threedimensional measurement of small crops for biotechnological applications, Proc. Inter. Confer. On Virtual System and Multimedia:284-289 (1995). 6) K. Hatou, H. Nonami, M. Itoh, I. Tanaka and Y. Hashimoto: Computer support system for tomato cultivation in plant growth factory, Mathematical and control applications in agriculture and horticulture: 301-306 (1991).