组培苗移植机器人双目机器视觉系统设计与实现

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伴随着植物组织培养技术的发展和广泛应用,衍生出了许多围绕植物组织培养技术的自动化生产设备或机器人的相关研究。在组培苗移植的自动化生产过程中,为了让机器能够完成组培苗切割移植作业,需要一套具有视觉功能的系统来完成组培苗植株和组培苗相应部位的识别和定位。针对这个具有挑战性问题,当前尚没有通用的完全可移植的解决方案,因此研究组培苗移植机器人机器视觉系统,进而为机器人的开发提供必要的技术条件,具有重大现实意义。论文针对实验室研发的马铃薯组培苗移植机器人(Potato Tissue Culture Plantlets Transplantation Robot,简称PTCPTR)平台,利用双目视觉原理,研究了完整的PTCPTR机器视觉系统。论文通过分析PTCPTR工作流程以及对视觉系统的实际需求,提出了完整的视觉系统方案:为使视觉系统覆盖工作视场且满足视觉定位的精度要求,设计了随动式视觉的解决方案;为满足系统的实时性要求以及具有较好的数据处理能力,采用TI公司的AM5728多核异构处理器;为解决由于试管反光使试管内的组培苗成像质量差问题,设计了偏振光源和偏光镜相结合的布光方案。论文研究了摄像机标定方法和组培苗节点识别算法,实现了完整的视觉软件设计:分析了双目相机的标定方法,采用张正友标定法标定摄像机的内参,使用BA(Bundle Adjustment,光束平差法)算法求解摄像机的姿态矩阵;分析了传统组培苗节点识别算法的缺陷,提出了一种基于结构识别的组培苗节点识别算法;设计了视觉系统的软件系统,使用UML(Unified Modeling Language,统一建模语言)对软件系统进行建模和分析,并对关键算法进行了多核并行运算优化,实现了视觉系统GUI(Graphical User Interface,图形用户见面)、双目视觉随动控制、系统间通信、视觉识别与3D重建、摄像机标定,ROI(Region of Interest,感兴趣区域)配置,工作点配置等功能。论文对设计的PTCPTR视觉系统样机进行了单独测试,并完成与PTCPTR平台的联合测试,结果表明:PTCPTR视觉系统能够准确识别组培苗及其节点,得到准确节点位置坐标;并将获取的坐标传送给PTCPTR,PTCPTR控制相应的执行机构完成移植作业,到达了预期目标。
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