基于尺度不变特征转换算法的棉花双目视觉定位技术.pdf

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1、第32卷第6期1822016年3月农业工程学报TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringV01．32No．6Mar．2016基于尺度不变特征转换算法的棉花双目视觉定位技术朱镕杰，朱颖汇，王玲※，卢伟，罗慧，张志／『(南京农业大学T学院。南京210031)摘要：为了给采棉机器人提供运动参数，设计了一套双目视觉测距装置以定位棉株。对获取的左右棉株图像进行经背景分割等预处理。求取其在8个尺度下的高斯图，通过尺度不变特征转换sIn(scale—invariantfeaturet

2、ransform)算法在相邻高斯差分图中提取出SIFY关键点；计算每个高斯图中关键点邻域内4x4个种子点的梯度模值，得到128维特征向量。分割右图关键点构成的128维空间，得到二叉树；利用最优节点优先BBF(bestbinfirst)算法在二又树中寻找到172个与左图对应的粗匹配点。由随机采样一致性RANSAC(randomsampleconsensus)算法求出基础矩阵尹，恢复极线约束，剔除误匹配，得到分布在11朵棉花上的151对精匹配。结合通过标定和F得到的相机内外参数，最终重建出棉花点云的三维坐标。结果表明，z轴重建结果比较接近人工

3、测量，平均误差为0．0393m，能够反映棉花间的相对位置。关键词：机器人；图像处理；视觉；棉花；swr特征；双目视觉；二又树；RANSAC算法doi：10．11975／j．issn．1002—6819．2016．06．025中图分类号：S24；TP242．6文献标志码：A文章编号：1002—6819(2016)一06—0182—07朱镕杰，朱颖汇，王玲，卢伟，罗慧，张志川．基于尺度不变特征转换算法的棉花双目视觉定位技术【J】．农业工程学报。2016，32(6)：182—188．doi：10．11975／j．issn．1002—6819．2

4、016．06．025http：／／www．tcsae．orgZhuRongjie，ZhuYinghui，WangLing，LuWei，LuoHui，ZhangZhichnan．Cottonpositioningtechniquebasedonbinocularvisionwithimplementationofscale—invariantfeaturetransformalgorithm【J】．TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(Transactionsoft

5、heCSAE)，2016，32(6)：182-188．(inChinesewithEnglishabstract)doi：10．11975／j．issn．1002—6819．2016．06．025http：／／www．tcsae．org0引言棉花是中国的主要经济作物之一。美国、俄罗斯、埃及等产棉大国通常采用大规模机械化采收方式n1。中国棉花常用的人工采摘方式劳动强度大、成本高，严重制约着棉花生产规模的进一步扩大[21。为此，采用棉花采摘机器人代替人工劳作有望大幅度降低采摘成本并提高生产效率p坷，而双目立体视觉系统正是采棉机器人的核心技术之

6、一。国内外对农业中的双目视觉应用均有不同程度的研究。国外方面，KassavIq等利用双目立体视觉系统采集到水果图像后，采用霍夫变换进行图像处理获取水果的中心位置。K0ndom等基于番茄的颜色特征寻找和识别成熟的果实，采用立体视觉技术获取番茄的位置信息。Takahashits-lO]等根据苹果在立体图像对中的视差将给定范围的三维空间分割成若干个等距离的区间，将2幅图像合成一幅中心图像，然后获取苹果的深度信息。国内方面，王玲【¨垮利用激光传感器采用了非接触式的方法测量棉株表面的深度信息，但处理速度较慢且稳定性不高。彭辉f12J等结合加速收稿日

7、期：2015—12一Ol修回日期：2016一01—28作者简介：朱镕杰(1991一)，男，江苏南通人，主要从事双目视觉技术研究。南京南京农业大学工学院210031。Email：zrj564366@126．com※通信作者：王玲(1966一)，女，江西南昌人，副教授。博士，硕士生导师，主要从事图像处理与模式识别技术研究。南京南京农业大学工学院210031。Email：Lingw@njau．edu．1211鲁棒特征SURF(speed—uDrobustfeatures)算子和极线约束对柑橘立体图像对进行匹配，在果实光线强弱不同时仍然能较好的进

8、行匹配，但是SURF算子对匹配对象视角差异的容忍度仍有不足。本文在分析了国内外对采摘机器人视觉系统的研究的基础上，利用尺度不变特征转换SIFI"(scale．invariantfeaturet