[发明专利]一种果树机械修枝的树体结构参数估计方法及其系统

说明书

本发明公开了一种果树机械修枝的树体结构参数估计方法及其系统，包括预处理；提取主干轴，并生成树体参考轴；检测树冠的轮廓点；以及，计算轮廓点对树体参考轴的离散程度；所述系统采用所述果树机械修枝的树体结构参数估计方法的扫描模块进行实施，包括，扫描模块，用于发射并接收第一信号，并将所接收的第一信号通过数据传输模块输送至控制模块。本发明通过以树干为参考轴，研究冠层边缘关键点对其的离散程度,达到对树体结构参数的详细估计，为机械修枝的刀具位置自动调整提供基准信息，从而解决围绕树体冠层的拟合曲面对树体结构估计偏差较大的问题，同时有利于机械修枝的效率，省时省力，且节约资源，满足使用需求。

技术领域

本发明涉及的属于果园管理机械化应用技术领域，尤其涉及一种果树机械修枝的树体结构参数估计方法及其系统。

背景技术

我国是全球最大的苹果生产国，产量占全球苹果产量的一半还多。苹果树的营养生长和生殖生长相互联系，相互影响，最终将影响产量和质量的高低。为了实现果树的活力控制，修枝成为了休眠期最重要的一项作业。其目的是通过对植物的某些器官进行部分疏删和剪截，获得理想的冠层结构，以提高光能利用率。这项作业虽不像收获时所投入的劳力巨大，且时机也并不重要，但对于种植者而言，其耗时很高。机械化修枝是解决以上问题的有效途径。

现代苹果园的栽培模式正在朝着更简单、成形快、易接近和更高效的方向发展。其中高纺锤形树体是目前推广的矮砧集约型高效栽培模式中的首选树形，也是苹果生产先进国家普遍采用的树形。它只需培养强壮而笔直的中干，其树形骨架培养就已完成；而且由于果树冠幅较小，主枝长度小于或接近人的手臂长度，人站在行间就可完成所有的果园作业，为实现果园机械化创造了条件。

典型的机械修枝操作时，切割器被安装在拖拉机上，操作人员要尽可能地直线驾驶；然而，树冠的轮廓通常沿树行变化，为了保证修枝的连续性，在修剪过程中要根据树冠轮廓调整切割器。作为自动修剪的第一步，需要由机器视觉系统估计果树的结构参数。

在过去，人们使用了多种相关技术来感知树体结构，如立体视觉、激光扫描仪和深度照相机。其中一项研究是在葡萄园中进行的，利用安装在行进车上的融合视觉和激光扫描原理的感应系统，扫描葡萄的冠层，并提供密集的冠层性能图。但是，这种系统对于现场数据采集来说是昂贵和复杂的。Nielsen等探索了一种立体视觉的方式，重建桃树结构用于自动化疏花。然而，该技术还需要进一步降低立体匹配的复杂性，提高户外果园环境中算法的鲁棒性。近年来，深度相机利用背景光抑制技术与基于飞行时间的测距原理，在农业领域的三维重建中得到了应用。在一个商业果园，使用该相机获取高纺锤苹果树的深度图像，开发了自动识别枝干的方法，并探索构建一种智能修枝系统；然而，低分辨率图像会丢失一些重要的细节，不能为机械修枝的刀具位置自动调整提供基准信息，从而不利于机械修枝的效率，耗时耗力，不满足使用需求。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有果树机械修枝的树体结构参数估计方法存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明目的是提供一种果树机械修枝的树体结构参数估计方法，其通过以树干为参考轴，研究冠层边缘关键点对其的离散程度,达到对树体结构参数的详细估计，为机械修枝的刀具位置自动调整提供基准信息，从而可解决围绕树体冠层的拟合曲面对树体结构估计偏差较大的问题。。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种果树机械修枝的树体结构参数估计方法，包括预处理；提取主干轴，并生成树体参考轴；检测树冠的轮廓点；以及，计算轮廓点对树体参考轴的离散程度。

作为本发明所述果树机械修枝的树体结构参数估计方法的一种优选方案，其中：所述预处理包括扫描树体、确定坐标轴和有效数据范围。