机器视觉在西红柿采摘机器人中的应用

　　摘要：西红柿种植作为一种农业经济形式，近年来得到了发展。为了促进种植技术的进步和产量的提升，使西红柿的采摘变得容易，目前，学术界展开了将计算机视觉技术运用到西红柿采摘过程中的研究，开发了西红柿自动识别系统，利用双目立体视觉系统对西红柿进行圈定，从而将西红柿从背景图中分离，进行采摘。这种技术能避免西红柿被遮挡，通过T=Sqrt(s×l)图像，将被遮挡的西红柿凸显，从而进行采摘。据研究可知，将机器视觉技术运用于西红柿采摘机器人的应用中可以使采果率达到99%以上。文章对技术细节进行分析，以期为我国农业经济的发展奠定坚实的基础。

　　关键词：西红柿;采摘;机器视觉

　　1采摘机器人的研究必要性与现状

　　在果蔬农业经济的发展过程中，果蔬的采摘工作一直是难以克服的难题，耗时费力，将果蔬种植的成本抬高了。目前从事果蔬采摘工作的大多都是年纪比较大的工作人员，工作效率比较慢，而且在工作过程中容易造成误差，导致果蔬在后期难以储存，会造成一定程度的损失。在此大环境之下，我国开始大力发展智能农业，提升我国农业的智能化，解决年轻劳动力不足的问题，同时也解决了我国农业生产效率的问题。

　　美国学者Schertz和Brown在1968年便开始了果蔬机器采摘研究，后来也引起了发达国家的广泛重视，并且对果蔬机器采摘研究制定了严密的科学研究计划。我国作为超级农业大国，科学技术的研究开展得比较晚，在20世纪80年代，为了促进我国农业的广泛发展，在相关学者的积极努力下，展开了果蔬机器采摘的研究。笔者以西红柿机器采摘的研究为例，展开研究，希望提升西红柿的采摘工作效率，促进我国农业经济的发展。

　　2机器视觉在西红柿采摘机器人中的应用

　　2.1目标的识别与定位

　　机器视觉系统是利用图像采集卡、摄像头、光照箱以及计算机系统进行相互配合，在视觉传感器的作用下捕捉到西红柿的相关图像，并且再通过摄像头捕捉到的图片利用计算机进行数据分析，从而，确定物体的定位。

　　目前，我国在西红柿采摘机器人的研究中最常使用的便是双目立体视觉，能从两个位置来观察研究同一个物体，获得两幅图像，通过计算机进行误差计算，得知物体的三维坐标，这种系统的使用能提升物体定位的精准性。

　　2.2图像处理

　　同样以双目立体视觉的运用为例，因为摄像头的视频图像采集卡与计算机是联网的，所以摄像的视频图像采集卡在进行摄像后，会将采集到的相关信息传送给计算机进行物体的二维图像传输工作以及信息的传递工作。

　　通过上述过程，捕捉到目标物体的图像之后，还应该对计算机中的图像的目标物体与背景色进行分离，只有对目标物体与背景图像进行分离，才能促进西红柿采摘机器人的采摘工作的顺利进行。可以采用中值滤波法的方式来消除噪声干扰，从而来确保图像边界的像素，对图像照片进行提色以及平滑处理，从而为后续的相关工作提供必要的保障。

　　为了提升西红柿采摘机器人的工作准确度，在进行图像分离工作的同时，还可以对图像进行分割处理，提升对西红柿的识别力度，最大程度地去除背景干扰，将西红柿样本的图像从图像中分割出来，提升工作的准确性[1]。

　　果实特征的提取是非常关键的一步工作，利用前期的工作确定好西红柿的具体位置只是完成了西红柿采摘工作的基础，还必须对西红柿果实特征进行分析，确定西红柿的具体采摘点才能更好地进行西红柿采摘技术。目前，可以利用圆形Hough变换采集目标物特征，确定西红柿的具体位置，并且通过计算机的位置分析，来确定西红柿的具体位置。

　　在西红柿果实特征的提取工作中还会面临西红柿果实相互重叠和遮挡的现象，这是阻碍西红柿采摘工作的重要问题，必须解决这一问题。现在采用的方式是通过阈值检测，来判定长宽比，如果长宽比超过了1.4，那么便可以判定，西红柿与西红柿之间存在重叠的问题，在这种情况下，可以对采集到的画面进行灰度化，再通过边缘检测的方式，将重叠的部分进行分割，最后进行特征提取[2-4]。

　　3结束语

　　在当前科学技术背景下，双目立体视觉系统对西红柿的识别工作是非常准确的，笔者在相关的研究工作中，是以双目立体视觉系统作为背景技术进行了机器视觉在西红柿采摘机器人中的应用分析。希望增强西红柿采摘机器人的准确度，提升我国现代农业智能水平。

　　参考文献：

　　[1]吕宏明.基于机器视觉的番茄图像匹配算法研究[D].南京:南京农业大学,2008.

　　[2]李寒,张漫,高宇,等.温室绿熟番茄机器视觉检测方法[J].农业工程学报,2017(2):8.

　　[3]李宁,李林,李千山.番茄采摘设备的设计方法研究[J].时代农机,2018(8):88.

　　[4]周涛.番茄采摘机器人的设计与实现[J].安徽农业科学,2018(6):41.

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