[发明专利]一种基于CCD与三维激光传感信息融合特征提取的茶尖识别方法

说明书

本发明公开了一种基于CCD与三维激光传感信息融合特征提取的茶尖识别方法，属于图像识别技术领域，包括：建立可量化的颜色空间模型及RGB颜色数学模型，进行属性划分；对图像进行分类，把各层已预训练好的参数作为初始化参数，进行有监督训练；对激光雷达进行参数标定，标定包括内参标定和外参标定将激光雷达点云的深度值传递到致密图像的每个像素上去，恢复得到目标像素点的深度值；对CCD相机和激光雷达进行联合标定，对采集的图像进行处理，计算茶尖的实际尺寸和位置信息。本发明利用激光测量茶尖的深度信息，相机采集茶尖图像信息，融合深度和图像信息识别茶尖，得到茶尖的颜色、尺寸、形状和位置等信息。

技术领域

本发明涉及一种茶尖识别方法，特别是涉及一种基于CCD与三维激光传感信息融合特征提取的茶尖识别方法，属于图像识别技术领域。

背景技术

茶叶采摘在茶叶生产中是一项颇费工本的劳作，一般要占茶园管理用工的50％以上，特别是我国大部分茶叶主产区都以名优茶的生产为主，采摘精度要求比较高，一般都要达到两叶一芯以上标准，另一方面随着农村经济体制改革的不断深化，商品经济迅速发展，农村大批劳力向第二、第三产业转移，不少茶区出现采茶劳力短缺的问题，并随着劳动工资的提高和生产资料价格的调整，茶叶生产成本日益提高，经济效益较低，因此，实现茶尖智能识别，减少采茶劳力投入，降低生产成本，已成为当前茶叶生产的一个迫切需要解决的问题。

中国从20世纪50年代开始研究采茶机，最初从日本引进采茶机进行试验，60年代初，自主研制了首台单人往复切割式采茶机，70年代全国有10多个产茶省参与采茶机的研制，并成功研制出了机动、电动、手动的往复切割、水平钩刀切割、螺旋滚刀切割等10余种采茶机，不过由于动力不足和刀片易损，没有能够大面积推广。

综合来看，现有采茶机多不具有选择性，更为适合大宗茶的加工，且以往复式切割器为主，采茶效率高、采摘完整率高、重割率低。

近年来，我国茶产业得到了快速的发展，其中名优茶的生产业应运而生，目前采摘名优茶仍是靠手工作业，存在劳动力不足并且成本大的问题；而机械化采摘时易破坏茶叶的形状和叶片的完整性。

因此，能够自动地、有选择性的采摘茶叶新稍的智能采茶机器设备亟待解决。

发明内容

本发明的主要目的是为了提供一种基于CCD与三维激光传感信息融合特征提取的茶尖识别方法，通过CCD相机图像识别、三维激光雷达扫描系统进行信息融合特征提取。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

一种基于CCD与三维激光传感信息融合特征提取的茶尖识别方法，包括如下步骤：

步骤1：建立可量化的颜色空间模型及RGB颜色数学模型，在使用CCD相机获得图像数字量表示的RGB三基色像素值后，根据分选颜色模型为不同物料进行属性划分，对分选物料颜色阈值区间的属性划分；

步骤2：对CCD相机获得的图像进行分类，当进行标准图像分类时，指定一个输入图像，将它输入到卷积神经网络中会获得一个类标签以及相应被分类标签的概率，应用受限玻尔兹曼机对神经网络进行逐层无监督的预训练，把各层已预训练好的参数作为整个神经网络的初始化参数，最后利用标注的数据进行有监督训练；

步骤3：激光雷达扫描系统得到的原始数据是距离和角度信息，构建一个几何模型，将激光雷达的距离和角度信息映射到三维坐标系下，然后对激光雷达进行参数标定，标定包括内参标定和外参标定；

步骤4：在CCD相机和激光雷达已经标定好的基础上，将这些稀疏的激光雷达点云的深度值传递到致密图像的每个像素上去，基于双边滤波的采样，通过使用高斯滤波器，这K个最近邻的深度值被用来恢复得到目标像素点的深度值；