自然环境下柑橘采摘机器人的目标识别与定位方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 柑橘采摘机器人视觉系统及图像预处理 | 第18-28页 |
| 2.1 柑橘采摘机器人采摘流程 | 第18-19页 |
| 2.2 采摘机器人视觉系统设计方案 | 第19-21页 |
| 2.2.1 双目立体视觉系统组成 | 第19-20页 |
| 2.2.2 双目立体视觉识别系统方案 | 第20-21页 |
| 2.3 颜色空间分析与选取 | 第21-25页 |
| 2.3.1 RGB颜色空间 | 第21-23页 |
| 2.3.2 HSV颜色空间 | 第23-24页 |
| 2.3.3 Lab颜色空间 | 第24-25页 |
| 2.4 图像预处理 | 第25-26页 |
| 2.4.1 线性滤波器 | 第25页 |
| 2.4.2 非线性滤波器 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 自然环境下柑橘果树目标分类识别 | 第28-62页 |
| 3.1 深度卷积神经网络的物体检测方法的原理 | 第28-35页 |
| 3.1.1 卷积神经网络的结构 | 第28-30页 |
| 3.1.2 卷积神经网络训练算法 | 第30-32页 |
| 3.1.3 卷积神经网络网络结构参数及其设计 | 第32-33页 |
| 3.1.4 候选区域生成方式 | 第33-35页 |
| 3.2 柑橘样本库构建 | 第35-40页 |
| 3.2.1 图像采集 | 第35-39页 |
| 3.2.2 人工标记柑橘图像样本库 | 第39-40页 |
| 3.3 网络结构以及参数的设定 | 第40-47页 |
| 3.3.1 VGG网络结构确定 | 第40-42页 |
| 3.3.2 样本批量处理大小 | 第42-44页 |
| 3.3.3 特征图可视化分析 | 第44-45页 |
| 3.3.4 检测结果分析 | 第45-47页 |
| 3.4 基于区域特征的成熟柑橘及枝叶的分割识别 | 第47-59页 |
| 3.4.1 柑橘样本的采集 | 第47-48页 |
| 3.4.2 柑橘特征提取及分析 | 第48-50页 |
| 3.4.2.1 柑橘颜色特征分析 | 第48-49页 |
| 3.4.2.2 柑橘纹理特征分析 | 第49-50页 |
| 3.4.3 基于区域特征的SVM分割 | 第50-55页 |
| 3.4.3.1 SVM原理概述 | 第50-52页 |
| 3.4.3.2 基于特征区域的SVM分割 | 第52-55页 |
| 3.4.4 柑橘果实中心点的获取 | 第55-59页 |
| 3.4.4.1 图像预处理 | 第55-56页 |
| 3.4.4.2 柑橘果实采摘中心点获取 | 第56-59页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第59-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 柑橘果实的三维空间定位 | 第62-91页 |
| 4.1 双目摄像机的标定 | 第62-75页 |
| 4.1.1 双目相机标定原理 | 第62-65页 |
| 4.1.1.1 图像坐标系 | 第63页 |
| 4.1.1.2 像素坐标系与图像坐标之间的转换 | 第63-64页 |
| 4.1.1.3 左右相机之间坐标转换 | 第64-65页 |
| 4.1.1.4 双目摄像机畸变 | 第65页 |
| 4.1.2 双目摄像机标定实验 | 第65-71页 |
| 4.1.3 立体校正 | 第71-75页 |
| 4.1.3.1 立体校正原理 | 第71-73页 |
| 4.1.3.2 立体校正实验 | 第73-75页 |
| 4.2 立体匹配算法 | 第75-85页 |
| 4.2.1 匹配基元选择 | 第75-76页 |
| 4.2.2 匹配约束条件选择 | 第76-78页 |
| 4.2.3 匹配度量函数 | 第78-85页 |
| 4.3 三维空间点定位实验 | 第85-90页 |
| 4.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 柑橘采摘机器人的识别及定位实验 | 第91-105页 |
| 5.1 采摘机器人系统平台 | 第91-94页 |
| 5.1.1 采摘机械臂及控制系统的介绍 | 第91-93页 |
| 5.1.2 采摘机器人末端执行器介绍 | 第93-94页 |
| 5.2 自然环境下柑橘采摘机器人视觉系统采摘实验 | 第94-103页 |
| 5.2.1 六自由度机器人固定手眼标定 | 第94-99页 |
| 5.2.1.1 固定手眼标定原理 | 第94-96页 |
| 5.2.1.2 固定手眼标定 | 第96-99页 |
| 5.2.2 自然环境下柑橘果实采摘实验结果及分析 | 第99-103页 |
| 5.3 本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-109页 |
| 6.1 论文总结 | 第105-106页 |
| 6.2 创新点 | 第106页 |
| 6.3 工作展望 | 第106-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-115页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第115-116页 |
