番茄收获机器人视觉定位中多光谱图像融合方法的研究的任务书

番茄收获机器人视觉定位中多光谱图像融合方法的研究的任务书一、研究背景与意义随着城市化进程加速和人口增长,农业生产的经济效益和社会效益日益凸显。番茄是我国重要的蔬菜作物之一,其种植面积和产量在全球居前。

番茄收获机器人视觉定位中多光谱图像融合方法的研 究的任务书 一、研究背景与意义 随着城市化进程加速和人口增长,农业生产的经济效益和社会效益 日益凸显。番茄是我国重要的蔬菜作物之一,其种植面积和产量在全球 居前。而番茄收获一直是一个比较耗时和费力的工作,目前采摘主要依 靠人力完成,其中既浪费了人力,又存在采摘误伤等安全隐患,并且, 人工采摘效率低下,难以满足大规模的生产需求。 因此研发一种番茄收获机器人成为当下的热门研究领域,具有较高 的实用价值与科研意义。而机器人视觉定位技术是机器人实现自主操作 的一项关键技术,其主要作用是通过识别和分析图像信息来定位机器人 的运动目标,为机器人后续的操控提供数据支持。 然而,番茄收获机器人在定位过程中存在以下难点:①番茄在不同 的生长阶段外形差异较大,且受日照、温度、土壤等环境因素影响,种 植的区域和生长时间都不相同,导致番茄本身的形态差异十分显著。② 采摘机器人在实际操作中,存在光线、遮挡等多种干扰因素,极大的影 响了视觉效果。因此,如何解决视觉定位难题,提高番茄收获机器人的 定位精度,对实现机械化采摘具有重要意义。 二、研究内容 本次研究的目标是提出一种基于多光谱图像融合的番茄收获机器人 视觉定位技术。该技术可克服单一光谱图像的局限性,提升视觉定位精 度,同时提高番茄检测的正确率和准确率。具体的研究内容如下: 1.多光谱图像采集技术的研究 建立多光谱图像采集装置,通过调整光源、滤波器等参数,得到不 同波段的图像序列。利用OpenCV等计算机视觉库,对两两相邻的图像

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