[发明专利]基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统，其特征在于，包括摄像头、主控系统、运动系统、气囊式机械手以及气泵；

所述摄像头与主控系统连接，用于在所述主控系统控制下，获得苗床上蘑菇的观测图像R，并将所述观测图像R传输至所述主控系统；

所述主控系统与运动系统连接，用于对收到的所述观测图像R进行实时显示，并采用基于Harris角点的背景滤除算法以及基于图像清晰度属性的分水岭分割算法对观测图像R进行处理，获得摄像头当前视野内蘑菇的个数、各个蘑菇的中心位置坐标(X_h,Y_h)及其大小，根据所述各个蘑菇的中心位置坐标(X_h,Y_h)确定气囊式机械手的运动轨迹Tr；

所述运动系统与气囊式机械手连接，用于根据所述气囊式机械手的运动轨迹Tr，将气囊式机械手移动至蘑菇采摘位置采摘蘑菇，并将蘑菇放置于相应包装盒中，然后控制气囊式机械手运动至下一个蘑菇采摘位置进行蘑菇采摘，直至摄像头当前视野内的蘑菇采摘完毕；

所述气泵与气囊式机械手连接，用于当气囊式机械手移动至蘑菇采摘位置时，在主控系统控制下给气囊式机械手充气，使气囊式机械手将蘑菇抓取，

所述采用基于Harris角点的背景滤除算法以及基于图像清晰度属性的分水岭分割算法对观测图像R进行处理，获得摄像头当前视野内蘑菇的个数、各个蘑菇的中心位置坐标(X_h,Y_h)及其大小的过程如下：计算所述观测图像R的Harris角点，根据角点密集度对图像进行背景滤除，获得只包含粘连蘑菇的二值图B；使用Sobel滤波器对观测图像R进行水平和垂直方向处理，计算其L1范式，得到观测图像R的梯度图像G，通过对梯度图像G做Top Hat变换即梯度图像G减去G的形态学开运算图像得到图像TopHat，对梯度图像G做Black Hat变换即梯度图像G的形态学闭运算图像减去梯度图像G得到图像BlackHat，取图像TopHat与图像BlackHat的极大值得到图像MAX，从而获得图清晰度属性，对图像MAX进行阈值化、若干次腐蚀操作得到用于分水岭计算的标记图像Marker，对梯度图像G运用基于标记的分水岭算法处理并对得到的结果分水岭上的像素置0，剩余像素置255,得到边界图像W；对获得的所述二值图B和所述边界图像W执行与操作得到相互分开的蘑菇图像，最后利用最小二乘法对各个蘑菇区域进行椭圆拟合，得到摄像头当前视野内蘑菇的个数、各个蘑菇的中心位置坐标(X_h,Y_h)及其半径值即大小。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统，其特征在于，所述根据所述各个蘑菇的中心位置坐标(X_h,Y_h)确定气囊式机械手的运动轨迹Tr，具体包括：根据所述各个蘑菇的中心位置坐标(X_h,Y_h)，计算出各个蘑菇在世界坐标系中的位置(X_w,Y_w)，根据各个蘑菇在世界坐标系中的位置(X_w,Y_w)计算出气囊式机械手的运动轨迹Tr。

3.根据权利要求1至2之一所述的基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统，其特征在于，所述气囊式机械手包括若干气囊片，所述若干气囊片固定于金属板上，所述金属板上开设有与各气囊片连通的气孔，所述气孔与所述气泵相连；所述气囊片分为上下两层，下层为硅胶实体，上层由若干气囊室构成，所述若干气囊室之间完全隔开，每个气囊室均设置有单独的通气孔。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统，其特征在于，所述气囊式机械手包括四个气囊片，所述气囊片的上层由七个气囊室构成；通入气体前，所述气囊室中无气体，四片气囊片自由垂下，工作时，气泵通入气体，气囊室压力升高，气囊片卷缩，四片气囊片将待采摘的蘑菇包裹，完成蘑菇采摘。