[发明专利]一种基于双目相机的棉花识别及定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种棉花识别及定位方法，具体地说是一种基于双目相机的棉花识别及定位方法，应用于智能采棉机系统上，属于棉花识别及定位方法领域。

背景技术

智能采棉机的关键问题是棉花识别，现有的棉花识别主要有基于超声波技术、基于近红外技术以及基于遥感技术的几种方法。

基于降低棉农的劳动强度以及加快采棉效率的考虑，机械化采棉技术的应用越来越广泛，但是目前国内使用的采棉机大多都是由国外进口，一方面价格高，采摘条件苛刻，另一方面进口的采棉机大多数都需要喷洒落叶剂，而落叶剂会对棉花的品质造成影响。因此，研究一种新型的智能采棉机，并将其国产化，对降低棉花采摘成本以及提高棉花的品质都有着非常重要的意义。

发明内容

为了解决上述问题，本发明设计了一种基于双目相机的棉花识别及定位方法，降低了劳动强度，提高了工作效率，降低了棉花采摘成本，提高了棉花品质的效果。

本发明的技术方案为：

一种基于双目相机的棉花识别及定位方法，具体包括如下步骤：

（1）对双目相机进行标定，获取双目相机参数，其中包括相机的内外参数；

（2）利用双目相机采集棉田的左右彩色图像，校正相机图片，并进行图像匹配，获得相机视场内的深度图像；

（3）通过棉花识别算法找到视场内所有棉花的二维图像位置；

（4）结合步骤（1）相机的内外参数，步骤（2）相机视场内的深度图像，以及步骤（3）棉花的二维图像位置，通过棉花识别算法计算出所有棉花的三维信息。

所述棉花的三维信息即空间信息指的是棉花在摄像头坐标系下的三维坐标，它由相机的内外参数、棉花的深度值以及棉花在彩色图像中的坐标通过计算得到。

其中，所述棉花识别算法具体步骤如下：

（1）对彩色图像中的像素点做如下判断，，满足条件的像素点赋为0；

（2）接着对图像中不为0的数据求平均值，并将小于该平均值的像素点置为0；

（3）对处理后的图像作灰度转换，并进行分割，得到二值化图像；

（4）将二值化图像作形态学开运算，滤除噪声点，并通过边缘算子计算出所有边缘，将每一个边缘的中心点作为棉花的位置。

本发明将双目相机应用于智能采棉机上，达到自动识别棉花位置的目的，为智能采棉机采摘提供条件，可以有效地提高棉花采摘效率并减低成本。

本发明的优点在于：降低了劳动强度，提高了工作效率，降低了棉花采摘成本，提高了棉花品质的效果。

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

附图说明

图1为本发明实施例棉花识别及定位方法的流程示意图；

图2为本发明实施例棉花识别算法的过程示意图；

图3为本发明实施例棉花识别算法采集的彩色图像；

图4为本发明实施例棉花识别算法经过判断后的图像；

图5为本发明实施例棉花识别算法进行均值判断后的图像；

图6为本发明实施例棉花识别算法二值化图像；

图7为本发明实施例棉花识别算法做形态学开运算后的图像；

图8为本发明实施例棉花识别算法的结果图。

具体实施方式

以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

一种基于双目相机的棉花识别及定位方法，在实际棉田中，基于双目相机的棉花识别方法，将左右相机封装成一组相机，其利用三组相机在棉花的周围进行图像采集。

如图1所示，基于双目相机的棉花识别方法的具体过程如下：

（1）对双目相机进行标定，获取双目相机参数，其中包括相机的内外参数；

（2）利用双目相机采集棉田的左右彩色图像，校正相机图片，并进行图像匹配，获得相机视场内的深度图像；

（3）通过棉花识别算法找到视场内所有棉花的二维图像位置；

（4）结合步骤（1）相机的内外参数，步骤（2）相机视场内的深度图像，以及步骤（3）棉花的二维图像位置，通过棉花识别算法计算出所有棉花的三维信息。

所述棉花的三维信息即空间位置信息指的是图像中所有棉花在相机坐标系下的三维坐标值。

如图2所示，上述棉花识别算法的具体实现过程如下：

（1）左右相机分别采集棉田的彩色图像，如图3所示；

（2）对彩色图像中的像素点做如下判断，，满足条件的像素点赋为0，得到的图像如图4所示；