一种基于机器视觉的穴盘苗盘上检测方法研究

摘要

嫁接技术是设施农业中克服连作病害的最有效方法。在嫁接过程中，砧木和接穗的苗径尺寸匹配程度对嫁接苗的成活率有直接影响。因此，本文通过双目视觉测量的手段，实现一种在穴盘上直接自动测量嫁接苗的苗径和子叶参数的方法，为砧木和接穗的自动匹配提供基础数据。
　　本文研究的工作主要有几个方面：
　　1、穴盘苗模型研究。研究穴盘苗的直径和高度之间的关系模型和苗茎椭圆方向和子叶方向之间的关系模型。实现了苗茎测量系统、子叶测量系统和双目定位系统，利用双目视觉技术实现复杂环境下的实时测量，通过实验数据验证这两种关系模型的合理性。实验表明西葫芦秧苗在子叶方向偏差61.23°-64.65°处是苗径值的短轴，在子叶方向偏差151°-152.241°处是苗茎的长轴，苗径从根部到茎梢总体呈下降趋势，部分出现中间较粗的情况，穴盘苗的直径和高度之间无确定关系。
　　2、子叶分离方法研究。本文在课题前人利用轮廓深度信息进行子叶分离研究的基础上，采用Freeman链码对子叶轮廓进行编码，计算与等距前继点与后继点连线中点的欧氏距离，获取候选拐点集合。研究候选拐点的匹配方法和双向搜索策略对拐点匹配精度的提升，本文实验中44个候选拐点使用单向搜索算法误匹配对数为5，使用双向搜索算法误匹配所有候选拐点都得到正确匹配。结合三维深度检测方法，对匹配拐点附近1/8轮廓链进行三维坐标测量，对存在高差突变的拐点进行二次分离，进一步提高子叶分离正确率。
　　3、盘上检测方法研究。设计多列相机并行盘上测量装置，提出穴盘苗盘上测量方法，对流过测量区域的嫁接苗进行连续采集测量，并给出测量处苗径短轴估算方法。利用盘上获取的拐点和子叶方向研究生长点位置，对生长点进行左右视觉的特征点匹配，获取生长点深度信息。
　　4、检测样机的初步研制。讨论样机的初步设计和电机、控制卡、滑台等部件的选型及连接，搭建样机实验平台，研究基于视觉的电机控制，编写测量软件，开展测量实验，对100组子叶展角大于120°、苗茎保持直立的西瓜嫁接苗的实验表明，测量装置执行率为89％，与人工测量比对，苗径机器测量的误差均值为0.171mm。

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第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 发展历程及研究现状

1.3 本文主要内容与结构

第二章 穴盘苗苗茎模型研究

2.1 视觉测量系统结构的构建

2.2 穴盘苗模型参数

2.3 本章小结

第三章 子叶分离方法研究

3.1 特征点提取

3.2 拐点法分离子叶

3.3 基于双目视觉的高差法分离子叶

3.4 子叶方向获取

3.5 本章小结

第四章 盘上检测方法研究

4.1 盘上苗径测量研究

4.2 盘上子叶测量研究

4.3 本章小结

第五章 检测样机的研制

5.1 系统各部分硬件的选择

5.2 样机的初步设计

5.3 本章小结

第六章 实验

6.1 视觉控制电机减速实验

6.2 脉冲数与电机振幅关系比对实验

6.3 盘上苗径测量精度分析实验

6.4 盘上数据测量实验

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表及录用的论文

攻读硕士学位期间参与的科研项目