本申請涉及程序算法，特別是涉及一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、果蔬自然生長狀態(tài)下枝、葉和果實(shí)交錯(cuò)在一起，難以通過機(jī)器采摘。傳統(tǒng)的果蔬機(jī)器采摘往往采用視覺圖像識別和自動(dòng)化設(shè)備采摘果蔬。其中，視覺圖像識別與自動(dòng)化設(shè)備相結(jié)合的工作速度不高。造成視覺圖像識別與自動(dòng)化設(shè)備相結(jié)合的工作速度不高的原因在于果蔬自然生長狀態(tài)下枝、葉和果實(shí)交錯(cuò)，自動(dòng)化設(shè)備難以通過視覺圖像識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)三維空間下的位置確定。為此，有必要針對傳統(tǒng)的視覺圖像識別與自動(dòng)化設(shè)備相結(jié)合的果蔬采摘篩選技術(shù)工作速度較低的缺陷，提出一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對傳統(tǒng)的視覺圖像識別與自動(dòng)化設(shè)備相結(jié)合的果蔬采摘篩選技術(shù)工作速度較低的缺陷，提出一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法及系統(tǒng)。

2、本申請?zhí)峁┮环N基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，包括：

3、接收采集對象基本三維模型；

4、將采集對象基本三維模型進(jìn)行簡化，確定采集對象基本三維模型的空間線條圖；

5、調(diào)用圖片樣本庫；

6、基于邊緣檢測算法，獲得圖片樣本庫中的所有圖片的線條化圖片；

7、利用深度學(xué)習(xí)算法提取線條化的線條化圖片的線條特征；

8、基于采集對象基本三維模型的空間線條圖，確定與采集對象基本三維模型吻合的線條特征；

9、基于空間線條圖、模型的三維空間位置算法，計(jì)算每一個(gè)線條特征的空間位置。

10、進(jìn)一步的，采集對象基本三維模型包括枝的三維模型、葉的三維模型和果實(shí)的三維數(shù)據(jù)模型的一種或多種。

11、進(jìn)一步的，建立三維空間中的二維平面；

12、確定二維平面的移動(dòng)步長；

13、利用移動(dòng)步長、二維平面，生成n個(gè)復(fù)制面；n為正整數(shù)；

14、將所有的復(fù)制面納入切割庫。

15、進(jìn)一步的，按照任意一個(gè)坐標(biāo)軸的指向，依次選擇切割庫中的一個(gè)復(fù)制面；

16、接收三維模型與復(fù)制面的交面；

17、基于邊緣提取算法，提取交面的邊緣線；

18、返回所述按照任意一個(gè)坐標(biāo)軸的指向，依次選擇切割庫中的一個(gè)復(fù)制面，直至所有的復(fù)制面均選擇完成；

19、調(diào)用梯度算法、坐標(biāo)軸的指向，確定采集對象基本三維模型的空間線條圖。

20、進(jìn)一步的，接收一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格；

21、選擇符合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格的采集對象基本三維模型的空間線條圖，以獲得目標(biāo)空間線條圖；空間線條圖具有三維空間的三維尺寸；

22、在三維空間中，選擇一個(gè)視覺中心坐標(biāo)；

23、利用視覺中心坐標(biāo)、目標(biāo)空間線條圖，生成二維平面視覺圖；

24、返回所述在三維空間中，選擇一個(gè)視覺中心坐標(biāo)，直至視覺中心坐標(biāo)均選擇完成。

25、進(jìn)一步的，調(diào)用視覺圖像的果蔬采摘篩選系統(tǒng)的工作半徑；

26、基于工作半徑、目標(biāo)空間線條圖的三維中心坐標(biāo)，生成視覺中心坐標(biāo)的選擇半徑；

27、接收相鄰的視覺中心坐標(biāo)的最小距離長度；

28、在視覺中心坐標(biāo)的選擇半徑的三維空間范圍內(nèi)，生成m個(gè)待選擇的視覺中心坐標(biāo)；m為正整數(shù)。

29、進(jìn)一步的，調(diào)用二維平面視覺圖；

30、利用離散微分算子，確定二維平面視覺圖的特征；

31、選擇二維平面視覺圖的一個(gè)特征；

32、選擇一個(gè)線條特征；

33、判斷二維平面視覺圖的特征是否與線條特征吻合；

34、若二維平面視覺圖的特征與線條特征吻合，則將二維平面視覺圖的特征與線條特征形成映射關(guān)系，返回所述選擇一個(gè)線條特征，直至所有的線條特征均選擇完成；

35、若二維平面視覺圖的特征與線條特征不吻合，則返回所述選擇一個(gè)線條特征，直至所有的線條特征均選擇完成；

36、返回所述選擇二維平面視覺圖的一個(gè)特征，直至所有的特征均選擇完成；

37、將存在映射關(guān)系的線條特征納入待計(jì)算空間位置的線條特征數(shù)據(jù)集。

38、進(jìn)一步的，選擇線條特征數(shù)據(jù)集的一個(gè)線條特征；

39、利用離散微分算子，獲得線條特征的微分算子；

40、返回所述選擇線條特征數(shù)據(jù)集的一個(gè)線條特征，直至所有的線條特征均選擇完成；

41、計(jì)算所有的微分算子的特征方程；

42、將每一個(gè)特征方程的解與二維平面視覺圖形成映射關(guān)系。

43、進(jìn)一步的，選擇一個(gè)線條化圖片；

44、基于離散微分算子，獲得線條化圖片的微分算子；

45、將微分算子納入特征方程，獲得特征方程的值解；

46、選擇一個(gè)特征方程的解；

47、判斷特征方程的值解是否與特征方程的解吻合；

48、若特征方程的值解與特征方程的解不吻合，則返回所述選擇一個(gè)特征方程的解，直至所有的特征方程的解均選擇完成；

49、若特征方程的值解與特征方程的解吻合，則將線條化圖片與二維平面視覺圖形成一一對應(yīng)的映射關(guān)系，返回所述選擇一個(gè)特征方程的解，直至所有的特征方程的解均選擇完成。

50、本申請還提供一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選系統(tǒng)，包括：

51、處理器，用于執(zhí)行所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法；

52、攝像頭，與所述處理器通信連接；

53、機(jī)械爪，與所述處理器通信連接。

54、本申請涉及一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法及系統(tǒng)，通過接收采集對象基本三維模型，如待采集的嫩枝的三維模型、待采集的嫩葉的三維模型、待采集的成熟的果實(shí)三維模型，可以將采集對象基本三維模型的三維輪廓線條獲取，以獲取采集對象基本三維模型在不同的視距、不同角度下的曲線形狀、曲線尺寸數(shù)據(jù)。調(diào)用圖片樣本庫，基于邊緣檢測算法，獲得圖片樣本庫中的所有圖片的線條化圖片，利用深度學(xué)習(xí)算法提取線條化的線條化圖片的線條特征，對比曲線形狀與線條化圖片的線條特征，確定線條化圖片對應(yīng)的采集對象基本三維模型的視距、角度。

技術(shù)特征：

1.一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述接收采集對象基本三維模型，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述將采集對象基本三維模型進(jìn)行簡化，確定采集對象基本三維模型的空間線條圖，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述將采集對象基本三維模型進(jìn)行簡化，確定采集對象基本三維模型的空間線條圖，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述將采集對象基本三維模型進(jìn)行簡化，確定采集對象基本三維模型的空間線條圖之后，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述返回所述在三維空間中，選擇一個(gè)視覺中心坐標(biāo)，直至視覺中心坐標(biāo)均選擇完成之前，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述基于采集對象基本三維模型的空間線條圖，確定與采集對象基本三維模型吻合的線條特征，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述基于空間線條圖、模型的三維空間位置算法，計(jì)算每一個(gè)線條特征的空間位置中，模型的三維空間位置算法包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法，其特征在于，所述基于空間線條圖、模型的三維空間位置算法，計(jì)算每一個(gè)線條特征的空間位置，包括：

10.一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及一種基于視覺圖像的果蔬采摘篩選方法及系統(tǒng)，通過接收采集對象基本三維模型，如待采集的嫩枝的三維模型、待采集的嫩葉的三維模型、待采集的成熟的果實(shí)三維模型，可以將采集對象基本三維模型的三維輪廓線條獲取，以獲取采集對象基本三維模型在不同的視距、不同角度下的曲線形狀、曲線尺寸數(shù)據(jù)。調(diào)用圖片樣本庫，基于邊緣檢測算法，獲得圖片樣本庫中的所有圖片的線條化圖片，利用深度學(xué)習(xí)算法提取線條化的線條化圖片的線條特征，對比曲線形狀與線條化圖片的線條特征，確定線條化圖片對應(yīng)的采集對象基本三維模型的視距、角度。

技術(shù)研發(fā)人員：劉浩,王宇,曹柳娜,朱劍,劉麗霞,高東輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院（蘇州市質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督綜合檢驗(yàn)檢測中心、蘇州市質(zhì)量認(rèn)證中心）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15