基于双目视觉的脐橙采摘机器人快速定位系统研究：实测性能与关键技术

本文主要探讨了"脐橙采摘机器人快速视觉定位系统研究"，发表于2014年的《江西理工大学学报》第35卷第3期。该研究由刘祚时、王亚平和吴翠琴三位作者共同完成，他们来自江西理工大学的机电工程学院和电气工程与自动化学院。 论文的核心内容是设计了一种基于双目视觉的果实识别与三维定位系统，用于提高脐橙采摘机器人的工作效率。系统的关键技术包括：首先，利用归一化的2R-G-B色差模型进行阈值分割，有效地从复杂的背景中提取出目标果实。这种方法具有较高的色彩敏感度，能够准确区分果实与周围环境。 接着，通过游程编码快速进行连通区域标记，这是一种高效的图像处理技术，有助于对目标区域进行快速和精确的形状特征描述。这一步骤有助于机器理解果实的轮廓信息，从而确定其位置。 在面临目标果实外形和纹理区分度较低，可能导致多个候选匹配的情况下，研究者采用了形心特征点与邻域灰度互相关性相结合的立体匹配算法。这种匹配算法考虑了目标物体的立体信息，提高了匹配的准确性，避免了因外观相似而产生的误匹配问题。 论文的重点实验验证了该系统的实时性和精度性能。结果显示，单个果实的定位时间大约为0.6秒，即使在220到850毫米的距离范围内，定位误差也能保持在小于12毫米的水平。这些结果表明，该系统能满足采摘机器人在实际操作中的高效和精准要求，对于果园自动化采摘具有重要意义。 关键词：脐橙、采摘机器人、视觉定位，强调了这篇论文在农业机器人技术领域的创新和实用价值。这项研究不仅推动了智能农业机械的发展，也为解决果园采摘过程中的自动化难题提供了新的解决方案。