[发明专利]机器人防损伤采摘葡萄的自动定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，特别是涉及一种机器人防损伤采摘葡萄的自动定位方法。

背景技术

葡萄营养价值非常高，被贮存一段时间后就会发出酒味，所以，通常用来酿酒。在酿造葡萄酒的过程中，最耗费时间和人力的便是葡萄的采摘，因此，研究自动化程度高的采摘葡萄机器人对葡萄酒酿造工业至关重要。

目前，许多研究方法聚焦在葡萄的图像分割、颗粒个数统计和产量预估等方面，而针对定位葡萄切割点和葡萄簇的三维空间域的方法较少。传统方法利用点云反求葡萄簇三维空间域，点云的立体匹配需要花费大量时间。另外，葡萄簇轮廓的不规则和葡萄生长环境的干扰会使葡萄采摘机器人难以精确定位葡萄的摘切点。并且，在采摘过程中，由于葡萄皮薄肉嫩，机器人的机械手很容易与葡萄珠发生碰撞而使其受到机械损伤。因此，研究一种可以使机器人防损伤采摘葡萄的自动定位方法具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种机器人防损伤采摘葡萄的自动定位方法。

因此，本发明的技术方案为：

一种机器人防损伤采摘葡萄的自动定位方法，包括以下步骤：

(1)对机器人的左右摄像机进行标定，然后通过所述左右摄像机采集葡萄的图像，得到RGB彩色图像A和B，分别对所述图像A和B进行校正后，得到图像C和D；

(2)将所述图像C转化为颜色空间图像，提取所述颜色空间图像的分量，得到分量图，对所述分量图进行中值滤波，得到图像E；

(3)对所述图像E进行阈值分割，得到二值图像，对所述二值图像进行形态学腐蚀和膨胀运算，得到形态学去噪后的图像G；

(4)提取所述图像G的最大连通区域，求解所述最大连通区域的重心(x_c,y_c)、轮廓极值点和轮廓最大左右长度，确定葡萄果梗感兴趣矩形区域，对所述葡萄果梗感兴趣矩形区域进行边缘提取，得到葡萄果梗感兴趣矩形区域边缘的二值图像，对所述葡萄果梗感兴趣矩形区域边缘的二值图像进行霍夫直线检测，得到线段，求解所述最大连通区域的重心到所述线段的距离D_m,其中m＝1,2,3……N，确定距离最小的所述线段的中点为摘切点平面坐标(x_l,y_l)；

(5)根据步骤(4)中所述的最大连通区域的重心、轮廓极值点和轮廓最大左右长度，得到葡萄簇轮廓外接矩形区域，对所述葡萄簇轮廓外接矩形区域进行边缘提取，得到葡萄簇轮廓外接矩形区域边缘的二值图像，对所述葡萄簇轮廓外接矩形区域边缘的二值图像进行霍夫圆检测，得到多个葡萄珠圆心平面坐标(x_clm,y_clm)和半径r_m，其中m＝1,2,3……N；

(6)对图像C中所述摘切点平面坐标(x_l,y_l)在图像D中进行立体匹配，得到所述图像D中的摘切点平面坐标(x_r,y_r)及所述图像C和图像D中摘切点的视差d_c，将所述摘切点平面坐标(x_l,y_l)和(x_r,y_r)转换为三维空间坐标(X_c,Y_c,Z_c)；对图像C中所述葡萄珠圆心平面坐标(x_clm,y_clm)在图像D中进行立体匹配，得到所述图像D中的葡萄珠圆心平面坐标(x_crm,y_crm)及所述图像C和图像D中葡萄珠圆心的视差d_m，将所述葡萄珠圆心平面坐标(x_clm,y_clm)和(x_crm,y_crm)转换为三维空间坐标(x_m，y_m，z_m)，其中m＝1,2,3……N；