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