[發明專利]一種基于CCD與三維激光傳感信息融合特征提取的茶尖識別方法

在審

• 申請號: 201811633562.4
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109815833A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 楊明;宋文華;杜幸運
• 申請（專利權）人: 江蘇集萃智能制造技術研究所有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/521;G06T5/00
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 劉松

本發明公開了一種基于CCD與三維激光傳感信息融合特征提取的茶尖識別方法，屬于圖像識別技術領域，包括：建立可量化的顏色空間模型及RGB顏色數學模型，進行屬性劃分；對圖像進行分類，把各層已預訓練好的參數作為初始化參數，進行有監督訓練；對激光雷達進行參數標定，標定包括內參標定和外參標定將激光雷達點云的深度值傳遞到致密圖像的每個像素上去，恢復得到目標像素點的深度值；對CCD相機和激光雷達進行聯合標定，對采集的圖像進行處理，計算茶尖的實際尺寸和位置信息。本發明利用激光測量茶尖的深度信息，相機采集茶尖圖像信息，融合深度和圖像信息識別茶尖，得到茶尖的顏色、尺寸、形狀和位置等信息。

技術領域

本發明涉及一種茶尖識別方法，特別是涉及一種基于CCD與三維激光傳感信息融合特征提取的茶尖識別方法，屬于圖像識別技術領域。

背景技術

茶葉采摘在茶葉生產中是一項頗費工本的勞作，一般要占茶園管理用工的50％以上，特別是我國大部分茶葉主產區都以名優茶的生產為主，采摘精度要求比較高，一般都要達到兩葉一芯以上標準，另一方面隨著農村經濟體制改革的不斷深化，商品經濟迅速發展，農村大批勞力向第二、第三產業轉移，不少茶區出現采茶勞力短缺的問題，并隨著勞動工資的提高和生產資料價格的調整，茶葉生產成本日益提高，經濟效益較低，因此，實現茶尖智能識別，減少采茶勞力投入，降低生產成本，已成為當前茶葉生產的一個迫切需要解決的問題。

中國從20世紀50年代開始研究采茶機，最初從日本引進采茶機進行試驗，60年代初，自主研制了首臺單人往復切割式采茶機，70年代全國有10多個產茶省參與采茶機的研制，并成功研制出了機動、電動、手動的往復切割、水平鉤刀切割、螺旋滾刀切割等10余種采茶機，不過由于動力不足和刀片易損，沒有能夠大面積推廣。

綜合來看，現有采茶機多不具有選擇性，更為適合大宗茶的加工，且以往復式切割器為主，采茶效率高、采摘完整率高、重割率低。

近年來，我國茶產業得到了快速的發展，其中名優茶的生產業應運而生，目前采摘名優茶仍是靠手工作業，存在勞動力不足并且成本大的問題；而機械化采摘時易破壞茶葉的形狀和葉片的完整性。

因此，能夠自動地、有選擇性的采摘茶葉新稍的智能采茶機器設備亟待解決。

發明內容

本發明的主要目的是為了提供一種基于CCD與三維激光傳感信息融合特征提取的茶尖識別方法，通過CCD相機圖像識別、三維激光雷達掃描系統進行信息融合特征提取。

本發明的目的可以通過采用如下技術方案達到：

一種基于CCD與三維激光傳感信息融合特征提取的茶尖識別方法，包括如下步驟：

步驟1：建立可量化的顏色空間模型及RGB顏色數學模型，在使用CCD相機獲得圖像數字量表示的RGB三基色像素值后，根據分選顏色模型為不同物料進行屬性劃分，對分選物料顏色閾值區間的屬性劃分；

步驟2：對CCD相機獲得的圖像進行分類，當進行標準圖像分類時，指定一個輸入圖像，將它輸入到卷積神經網絡中會獲得一個類標簽以及相應被分類標簽的概率，應用受限玻爾茲曼機對神經網絡進行逐層無監督的預訓練，把各層已預訓練好的參數作為整個神經網絡的初始化參數，最后利用標注的數據進行有監督訓練；

步驟3：激光雷達掃描系統得到的原始數據是距離和角度信息，構建一個幾何模型，將激光雷達的距離和角度信息映射到三維坐標系下，然后對激光雷達進行參數標定，標定包括內參標定和外參標定；

步驟4：在CCD相機和激光雷達已經標定好的基礎上，將這些稀疏的激光雷達點云的深度值傳遞到致密圖像的每個像素上去，基于雙邊濾波的采樣，通過使用高斯濾波器，這K個最近鄰的深度值被用來恢復得到目標像素點的深度值；