[发明专利]基于机器视觉深度信息的茶蓬刀具调节方法及采茶系统

说明书

本发明涉及机器视觉的自动化控制技术领域，基于机器视觉深度信息的茶蓬刀具调节方法及采茶系统，所述的基于机器视觉深度信息的茶蓬刀具调节方法包括：步骤S1、固定深度相机位置，步骤S2、获取茶叶采取长度和步骤S3、调整刀具位姿状态，本申请的茶蓬刀具调节方法，在采茶设备运行过程中利用深度相机随时记录并收集整理相机与茶蓬之间的相对距离，然后将其转化为茶叶实时长度，以此判断刀具与茶蓬的距离能否使切割出来的茶叶长度处于允许的长度范围内，并根据判断结果实时调整刀具的高度和偏转角度，使得切割出来的茶叶的长度始终位于合理的区间，从而保证茶园作业的稳定性，保证刀具最佳切入深度以实现茶蓬的最优采摘。

技术领域

本发明涉及机器视觉的自动化控制技术领域，基于机器视觉深度信息的茶蓬刀具调节方法及采茶系统。

背景技术

茶叶切割采集是传统农业领域中历史悠久且十分常见的一项产业需求，通常由人工采集或由半自动机械装置结合人工操作完成。由于茶园长时间受光照影响，茶蓬茶叶具有数量繁多、点与点之间的相互关联性不强以及常规图像采集结果中的噪点较多的特点。因此，如何快速且有效地识别出茶叶长度一直是计算机图形学中研究的方向之一。

传统的计算机视觉研究都停留在利用RGB相机采集茶叶图像或利用RGBD相机对于叶片轮廓的提取上，虽然这两种方法能够较为精确地提取出茶叶轮廓模型，但由于茶蓬茶叶数量众多，所需的计算量及储存量都很大，采茶效率不高且采茶质量低下，对硬件要求极高，所需成本也极高，不利于成品机型的量产及实际应用。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前采茶所需的计算量及储存量很大，采茶效率不高且采茶质量低下的问题，提出了一种基于深度感知的自适应茶蓬几何信息估计方法，实现茶蓬高度的实时检测，并且简化图像处理步骤，从传统的局部茶叶轮廓提取转变为深度信息采集；接着将深度相机的三维空间数据应用到仿形自走式采茶机，根据采集到的深度信息计算出对应的茶叶长度，然后根据采集到的两处茶叶长度判断当前装置的大致位姿信息，结合刀具运动的限制条件，根据该信息实现刀具智能调姿，即刀具的上升、下降或是倾斜，从而保证最佳切入深度以实现茶蓬的最优采摘。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

基于机器视觉深度信息的茶蓬刀具调节方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1、固定深度相机位置：固定深度相机与采茶设备之间的相对位置，并且获取深度相机与刀具之间的相对位置数据；

步骤S2、获取茶叶采取长度：利用深度相机获取刀具处茶蓬的视频帧，所述视频帧的数据为包括有深度信息的三维空间数据，并通过所述视频帧的数据计算得出刀具的刀刃边缘至茶蓬顶之间的距离，所述刀具的刀刃边缘至茶蓬顶之间的距离为茶叶采取长度，

步骤S3、调整刀具位姿状态：将步骤S2中所述茶叶采取长度与预期茶叶长度相比较，对所述刀具的位置位姿状态进行调整，使所述茶叶采取长度满足茶叶预期长度的要求，所述刀具的位置位姿状态调整包括对所述刀具进行上升和下降的调整，

在所述步骤S3中，所述刀具的位置位姿状态调整包括下述步骤：

设相机到刀具最高点的竖向距离为a_near，相机到茶蓬最高点的竖向距离为l_near，

所述茶叶采取长度＝a_near-l_near，

设茶叶合格的最小长度为b₁和茶叶合格的最大长度b₂，

若a_near-l_near∈[b₁，b₂]，刀具高度保持不变；