【摘 要】
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油茶是著名的世界四大油源树种之一。现阶段我国油茶果主要依靠人工采摘,劳动量大、效率极低。油茶果采摘机器人能够降低工人的劳动强度,提高劳动生产效率,保证适时采摘。如何在采摘过程中对油茶果进行识别和定位是油茶果机器人采摘的重点和难点。本文结合国内外视觉采摘研究经验,获取自然环境下的油茶果图像,提出一种基于立体视觉的油茶果在线识别与定位技术,为油茶果采摘机器人提供视觉基础。本文的主要研究内容如下:（1）
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油茶是著名的世界四大油源树种之一。现阶段我国油茶果主要依靠人工采摘,劳动量大、效率极低。油茶果采摘机器人能够降低工人的劳动强度,提高劳动生产效率,保证适时采摘。如何在采摘过程中对油茶果进行识别和定位是油茶果机器人采摘的重点和难点。本文结合国内外视觉采摘研究经验,获取自然环境下的油茶果图像,提出一种基于立体视觉的油茶果在线识别与定位技术,为油茶果采摘机器人提供视觉基础。本文的主要研究内容如下:（1）在分析国内外果实采摘及立体视觉技术发展的基础上,分析油茶果识别与定位环境,选择Intel Real Sense D435i作为深度获取设备,搭建立体视觉系统,获取自然条件下油茶果图像。使用Dynamic Calibrator进行深度相机及彩色相机标定,获取相机内外参。同时,以机械手采摘为应用目标,提出本文油茶果视觉系统组成及油茶果视觉识别与定位流程。（2）结合油茶果识别与定位流程,构建油茶果数据集,并采用图像分块、双三次插值法进行数据集优化。采用Mask R-CNN网络进行训练,再对目标进行识别与分割。同时,将同批训练样本在SSD网络中进行目标识别,采用Snakes算法对变化区域进行分割,对比两种方法的运行速度及识别精度。试验发现,以Inception＿v2网络作为特征提取网络的Mask R-CNN网络识别效果最优,该方法的AP值为0.838,平均检测耗时0.892s。（3）针对识别到的油茶果目标,采用最小二乘法椭圆拟合法对油茶果轮廓还原,获取油茶果中心坐标及油茶果参数。将RGB图像与深度图像进行对齐处理,同时,为了避免深度图像的信息缺失,使用深度噪声模型及Telea算法对深度图像进行降噪与修复。以油茶果中心坐标为圆心,获取占油茶果像素面积百分之十的圆形区域,并将该圆在改进深度图像中的深度均值作为目标深度值。（4）提出油茶果坐标及深度信息融合算法对油茶果进行识别与定位。设计人机交互界面对在线检测结果进行显示,并通过深度定位误差试验验证深度图像修复算法的有效性,进一步结合油茶果识别方法、深度信息进行油茶果识别与定位融合试验。油茶果正确识别率为83.0%,平均耗时0.91s、定位误差为6.1mm、平均长、短径偏差分别为3.4mm、3.0mm。
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