基于机器视觉的幼苗自动嫁接参数提取

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1、第29卷第24期农业工程学报Vol.29No.241902013年12月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringDec.2013基于机器视觉的幼苗自动嫁接参数提取※贺磊盈，蔡丽苑，武传宇（浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州310018）摘要：为提高果蔬嫁接机器人的自动化水平，该文提出一种基于机器视觉用椭圆拟合的方法恢复幼苗叶面并提取用于机器人自动嫁接的参数的方法。俯视采集幼苗图像，提取叶面轮廓并根据轮廓上的拐点对组合相同叶面上的轮廓弧段。应用椭圆拟合的方法参数化叶面形状，提取幼苗的叶面参数，包括生长方向、

2、生长点和叶面面积。再由生长点准确定位培育幼苗的穴孔位置，从而为砧穗配对和取苗定位提供依据。试验结果表明提出的算法能够克服叶面相互遮挡的问题，幼苗识别且定位的成功率达到97.5%，能满足嫁接机器人自动作业的要求。关键词：机器视觉，参数提取，嫁接，椭圆拟合，叶面恢复，拐点提取doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.24.025中图分类号：TP391.41文献标志码：A文章编号：1002-6819(2013)-24-0190-06贺磊盈，蔡丽苑，武传宇.基于机器视觉的幼苗自动嫁接参数提取[J].农业工程学报，2013，29(24)：190－195.HeLe

3、iying,CaiLiyuan,WuChuanyu.Vision-basedparametersextractionofseedlingsforgraftingrobot[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2013,29(24):190－195.(inChinesewithEnglishabstract)法和解析几何方法从图像中提取南瓜幼苗的生长0引言[8]点。张铁中等还研究了基于图像处理测量砧木子由于果蔬嫁接的季节性比较强，传统的人工嫁叶展开方向

4、和生长点高度的蔬菜嫁接机砧木自动接生产效率低，嫁接质量难以保证，已经很难满足[9]定位系统。吕谷来等提出了利用侧视拍摄的幼苗现代规模化的果蔬种植生产。现有的果蔬嫁接机大图像提取砧木的抓取点，用俯视拍摄图像分离子叶[1][10]多数都是半自动的，很多工序须人工配合。由于和真叶，并计算旋转角度的方法。刘凯等通过找嫁接幼苗个体的差异及不确定性，实现自动嫁接的子叶两边的关系识别茎节结点，并测量出幼苗的茎关键技术在于如何获取幼苗的特征参数。[11]粗、茎高和子叶与水平方向的偏转角。孙国祥等利用机器视觉提取幼苗的几何参数是一种行首先提出一种基于图像处理的穴盘苗叶面积测量之有效的方法。国内外

5、已有不少文献报道相关方面方法，后来又针对叶面的粘连问题提出了一种基于[2]的研究。Ashraf等提出了一种从图像中提取幼苗重叠叶面边缘链码信息逐层分割番茄幼苗叶面的苗茎的弯曲度、叶子结点和苗茎直径的方法，根据[12][13]算法。蒋焕煜等使用基于形态学的分水岭算法这些参数对幼苗进行分级，便于后续的嫁接。Chiu完成叶面边缘分割，提取每个穴孔中幼苗的叶面面[3]等开发了一套测量已嫁接幼苗的特征参数的系积和叶面周长来确定适合进行移钵的单元。统，通过测量砧木和接穗的宽高，嫁接套管的宽高，以上方法在提取相应参数时均表现出良好的苗的高度和子叶覆盖面积，可以更好地了解和掌控性能，但很少考虑

6、叶面粘连的情况，且没有一种有[4]幼苗的生长条件。Ryu等利用机器视觉识别移栽过效的方法能恢复粘连的叶面。本文研究了一套适用[5]程中的空穴从而提高效率。刘成良等研究通过提于果蔬嫁接机器人的自动恢复幼苗叶面形状并提取幼苗的几何形状特征，用神经网络方法判别幼苗取叶面参数的机器视觉系统。提取的参数包括幼苗[6-7]品质和幼苗生长方向。张铁中等分别用图形学方的生长点、生长方向和叶面面积。生长点和生长方向辅助机械手取苗时的准确定位，叶面面积可以给收稿日期：2013-04-02修订日期：2013-11-12砧木/接穗的配对提供参考。基金项目：国家自然科学基金（51375460），浙江省自

7、然科学基金杰青项目（R1110502），浙江理工大学521人才计划资助1材料与方法作者简介：贺磊盈（1983－），男，浙江舟山，博士研究生，主要从事机器视觉在农业工程的应用与研究。杭州浙江理工大学机械与自动控1.1系统与方法概述制学院，310018。Email:heleiying@163.com本文试验的对象为培育8d的瓠瓜苗，穴盘规※通信作者：武传宇（1976－），男，山东临沂，教授，博士，主要从格50孔（5×10），尺寸540mm×280mm×50mm。事智能农业装备研究。杭州浙江理工大