摘要
本发明提供基于物联网的蔬果采摘机器人采摘目标建模方法和系统,涉及技术视觉和图像处理技术领域,本发明通过空间聚类方法区分果粒结构域、果柄域、叶片扩展域、卷须扩展域和背景边界域,能够有效处理葡萄果串与卷须交织的复杂空间结构,精确提取果串的各个组成部分,该方法通过对卷须扩展域的分析,能够明确分离出卷须与果串之间的关系,为后续采摘决策提供了清晰的空间数据。采用卷积神经网络CNN构建的遮挡重构模型,能够在面对叶片遮挡的情况下,通过重建模型标记出果串和叶片之间的交叉区域,并根据叶片遮挡的深度差异值及交叉区域面积,准确评估剪切点候选集。还通过动态评估遮挡程度来选择合适的采摘点,避免误剪或漏剪。
技术关键词
蔬果采摘机器人
重构模型
标签
建模方法
三维点云模型
空间聚类方法
叶片
卷积神经网络技术
颜色特征提取
风险
饱和度
成分分析
彩色图像
密度
数据
指数
执行运动控制
多视角
机器人控制模块
时序