機(jī)器人三目視覺(jué)系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)

蘆　卿　江蘇省常州技師學(xué)院　213032

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機(jī)器人三目視覺(jué)系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)

蘆卿江蘇省常州技師學(xué)院213032

【文章摘要】

由于果園環(huán)境復(fù)雜，果實(shí)和障礙物難以定位，這勢(shì)必對(duì)機(jī)器人采摘帶來(lái)一定的困難。而三目攝像機(jī)可以同時(shí)對(duì)一個(gè)果實(shí)或障礙物進(jìn)行攝像，獲取三幅圖像，通過(guò)軟件系統(tǒng)同時(shí)對(duì)這三幅圖像進(jìn)行分析和處理，并且通過(guò)對(duì)這三幅圖像的像素進(jìn)行分析，建立相對(duì)應(yīng)的像素關(guān)系，從而確定果實(shí)或障礙物到攝像機(jī)之間的距離。

【關(guān)鍵詞】

機(jī)器人；三目視覺(jué)系統(tǒng)

目前國(guó)內(nèi)水果的采摘仍然以人工為主，一方面增加了果園的勞動(dòng)成本，降低了水果采摘效率；另一方面，隨著人口老齡化，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人員短缺也是我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展所面臨的問(wèn)題。如果對(duì)采摘機(jī)器人進(jìn)行分析和研究，以期通過(guò)農(nóng)業(yè)的機(jī)械化和自動(dòng)化提高果園勞動(dòng)效率，降低勞動(dòng)成本。而實(shí)際情況是由于果園環(huán)境復(fù)雜，果實(shí)和障礙物難以定位，這勢(shì)必對(duì)機(jī)器人采摘帶來(lái)一定的困難。而三目攝像機(jī)可以同時(shí)對(duì)一個(gè)果實(shí)或障礙物進(jìn)行攝像，獲取三幅圖像，通過(guò)軟件系統(tǒng)同時(shí)對(duì)這三幅圖像進(jìn)行分析和處理，并且通過(guò)對(duì)這三幅圖像的像素進(jìn)行分析，建立相對(duì)應(yīng)的像素關(guān)系，從而確定果實(shí)或障礙物到攝像機(jī)之間的距離。

三目成像是基于雙目成像基礎(chǔ)上，不僅能夠在X軸和Y軸兩個(gè)方向確定果實(shí)或者障礙物的位置，同時(shí)還能夠確定果實(shí)或者障礙物到攝像機(jī)的距離。

目標(biāo)物體在圖像中的視差，以及目標(biāo)物體與攝像頭之間的幾何關(guān)系決定了目標(biāo)物體到攝像機(jī)的距離。由攝像機(jī)的焦距、圖像分辨率，以及各個(gè)攝像頭之間的位置來(lái)確定目標(biāo)物體與攝像機(jī)之間的位置。農(nóng)業(yè)機(jī)器人采用DIGIHIBW-60攝像機(jī)來(lái)進(jìn)行測(cè)距的原理如圖1所示。

圖1　通過(guò)視差測(cè)距的原理圖

如圖1所示，三目攝像機(jī)的左右兩個(gè)攝像機(jī)所同時(shí)拍攝的兩張圖片，其中點(diǎn)Aleft和點(diǎn)Aright分別對(duì)應(yīng)A點(diǎn)在左攝像頭和右攝像頭中的成像，點(diǎn)Bleft和點(diǎn)Bright分別對(duì)應(yīng)B點(diǎn)在左攝像頭和右攝像頭中的成像。

果實(shí)的空間定位除了需要定位果實(shí)與采摘機(jī)器人機(jī)械手之間的距離以外，還需要確定投影平面內(nèi)的X、Y坐標(biāo)，為此還需要通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，來(lái)確定果實(shí)的投影空間坐標(biāo)。由于果實(shí)一般都是圓形或者近似圓形，為此，在本文所研究的農(nóng)業(yè)機(jī)器人中主要對(duì)圓形或者近圓形果實(shí)的自動(dòng)識(shí)別進(jìn)行分析。

在對(duì)圓形或者近圓形物體進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別時(shí)，通常都會(huì)使用到霍夫變換，而在使用霍夫變換獲取圓心坐標(biāo)之前，首先需要提取果實(shí)的輪廓。常用的輪廓提取算法（邊緣檢測(cè)算法）有Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Krisch算子等。在通過(guò)三目視覺(jué)系統(tǒng)獲取果實(shí)圖像之后，將果實(shí)圖像進(jìn)行二值化，并且從二值化的果實(shí)圖像提取果實(shí)的輪廓信息，最終得到果實(shí)的中心位置信息。球形果實(shí)輪廓提取的效果如圖2所示。

圖2　圓形果實(shí)輪廓提取效果圖

在確定球形果實(shí)的輪廓之后，就可以利用圓形霍夫變化來(lái)獲取球形果實(shí)圖像的半徑以及坐標(biāo)?；舴蜃兓菣z測(cè)確定曲線的最為有效的辦法，具有曲線間斷影響小、受到噪聲的影響小等特點(diǎn)，當(dāng)果實(shí)被樹(shù)葉遮住，導(dǎo)致果實(shí)圖片信息缺失時(shí)，也可以利用霍夫變化來(lái)盡量減少這種損失。但是經(jīng)典的霍夫變換是通過(guò)全局迭代和累加來(lái)確定曲線的，所需存儲(chǔ)量大、運(yùn)算量大、效率低、速度慢，因此在實(shí)際使用中，應(yīng)該考慮如何降低霍夫變化的累積維數(shù)，從而達(dá)到提高算法效率的問(wèn)題。

在本文對(duì)研究中，通過(guò)尋找球形果實(shí)圖像中同心圓的弦中點(diǎn)來(lái)對(duì)霍夫變化進(jìn)行改進(jìn)，在改進(jìn)的霍夫變化算法中，將三維參量統(tǒng)計(jì)，轉(zhuǎn)變成為基于弦中點(diǎn)的圓心和半徑參量統(tǒng)計(jì)，從而有效的降低了霍夫變換算法的復(fù)雜度。其中，弦中點(diǎn)霍夫變化的算法原理為：在一個(gè)球形果實(shí)的二維圖像中，在該球形圖像中的圓上任意取一點(diǎn)，然后將該點(diǎn)與其它圓上的任意一點(diǎn)連接組成一根圓上的弦，然后將這組中點(diǎn)線相聯(lián)之后，組成一個(gè)與圓內(nèi)切的新圓（如圖3所示）。

圖3　內(nèi)切圓

如圖3所示，內(nèi)切圓的中心經(jīng)過(guò)圓心，則計(jì)算若干個(gè)內(nèi)切圓的交點(diǎn)，就可以得到圓的圓心，如圖4所示。

圖4　圓上的多個(gè)內(nèi)切圓

本文在該算法基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，首先將該算法用于本文中含有果實(shí)輪廓的二值圖像中，在該輪廓上任取一點(diǎn)求取弦中點(diǎn)內(nèi)切圓。遍歷整個(gè)輪廓之后可以求出一個(gè)輪廓的中心，然后簡(jiǎn)化了半徑求取的過(guò)程，只要求該中心點(diǎn)到邊界輪廓的距離，建立一個(gè)果實(shí)半徑的閾值，將所有閾值內(nèi)的半徑值求平均作為最終確定的半徑值。把該中心即當(dāng)做果實(shí)的圓心，求取的半徑當(dāng)做果實(shí)的半徑，為了檢驗(yàn)圓心和半徑值和實(shí)際蘋果質(zhì)心和半徑值的偏差，以求取的圓心和半徑值畫出擬合圓。

圖5　霍夫變換后的球形果實(shí)效果圖

由圖5處理結(jié)果可見(jiàn)，通過(guò)該算法做出的擬合圓與果實(shí)輪廓基本吻合，說(shuō)明該算法能夠準(zhǔn)確確定果實(shí)的中心位置及半徑，而且該算法處理速度快且效果較好。對(duì)于算例果實(shí)，得出的坐標(biāo)值及半徑見(jiàn)圖6，單位為像素。

圖6　所獲得的球形果在采集圖像上的圓心和半徑