南京农业大学SRT计划项目申请书

.是从左上部邻域中求得的局部最短距离值,再加入右下部局部邻域的运算,最终完成距离变换,得到距离图像。<6>距离图像中各像素距离值的大小直接反映了该像素离开对象物边缘的远近,因此,作为对象物核心部分的骨架提取,只要通过邻域比较找到距离值大的像素部分即可完成。计算方法如下式：<7>☆距离变换法根据距离图像得到区域骨架点,由于每行<或每列>中距离最大的点仅与其边缘有关,故相邻两行<或两列>的骨架点位置关系并没有必然的联系,当边缘不光滑或者区域宽度发生突变时,会造成连续区域检测到的骨架点不连续的情况。使用距离变换法提取图a的区域骨架,提取结果如图b所示,由图可以看出,提取出的骨架区域不连续,在边缘不光滑处提取的骨架不连续或者产生噪声点,这将会对进一步处理造成困难。虽然距离变换法在本研究中不能很好的得到区域骨架,但得到的距离图像却能很好的反映树枝的粗细<即树枝半径的大小>,可用于本研究后面确定树枝的半径。图b距离变换法提取树枝骨架2.2.8细线化法☆区域细线化将区域细化为由线条构成的线图形,线图形有存储量小,便于识别等优点。使获得的细线能够准确代表对象物的形状,细线化处理必须满足以下要求：〔1线宽为一个像素；〔2细线位置基本处于原线宽的中心；〔3保持图形的连接性不变,并且不能出现孔和点的新生或消失现象；〔4图形端部基本不缩短。由此可以看出,区域细线化过程实质上是一个在保持连接性和图形长度不变的前提下求出图形中心线的过程。☆运用细线化方法提取上图的区域骨架,提取结果如图c所示。提取的骨架保持了原区域的连接性,无中断现象,效果较好,本研究选用此方法提取区域骨架。图c细线化法提取区域骨架2.2.9骨架修剪☆通过细线化处理得到的树枝骨架,虽然很好的保持了连接性,但当树枝区域边缘不平滑时会产生"假分支"。这些"假分支"将影响本研究后续处理,需将其去除,目前比较常用的骨架修剪方法是采用形态学方法。但形态学方法只能修剪较短的分支<不超过三个像素,即毛刺>,本研究中树枝骨架的假分支大部分均超过3个像素,因此使用形态学修剪法不能去除"假分支"。本研究使用直接统计分支骨架长度,然后对长度设定阈值去除较短骨架分支的方法去除"假分支"。2.2.10恢复遮挡树枝☆在树枝识别时由于遮挡等原因,有时会造成识别出的树枝发生中断的情况,由于前面有树叶遮挡,从而使识别出的树枝发生中断,但某些区域的树枝是实际存在的,机械手路径规划时将视此处为无树枝状态,若机械手从此处通过将与树枝相碰,造成机械手的损坏,因此,必须恢复被遮挡的树枝。附该技术路线程图如下：细线化细线化骨架修剪遮挡骨架修复障碍物二维信息恢复特征点检测及特征提取形态滤波区域标记去除小域原始图像阈值分割二值化2.3可行性分析☆理论方面：首先,果树树干及其支干的图像信息提取是农业机器人摘果项目中极其重要的一环,且在国内外已经有具体的研究成果,前景光明。其次,我组成员经过较为周密的准备,在技术路线上已有充分考虑,实验方案明确,具有极大可能在该项目的实施上取得优秀成绩。最后,本组成员扎实成熟的程序汇编语言基础为本项目的实施提供了理论上的保障。☆实际方面：学校提供了独立实验室为我组成员的研究开辟良好环境,一定数目的资金支持为项目研究做好充足准备,而现成的实验仪器设备〔数码摄像机等减少了额外成本开支。与此同时,优秀导师的带领是我们走向成功的中流砥柱。☆综上所述,丰富的理论积累,雄厚的硬件支持,为本实验的成功研究做足了准备。我组项目研究必定会取得预期的优秀成绩。3.本项目的创新之处☆采用了单一研究方法,即只对树木的主干和枝干的图像进行信息处理,而不是整棵树。☆没有涉及生物特性的影响,从而减轻了研究的工作量。☆选择秋天进行图像采集,从而有效避免了果实和树叶带来的影响。☆为农业机器人采摘果实提供了大量图像信息支持,有利于保护机械手臂不受损害。项目研究计划及预期进展☆20XX5-6月与指导老师交流沟通,确定正确的研究思路,明确自身的缺陷和不足,积极向相关老师和学长请教,确定实验中所需知识储备和相应材料。☆20XX7-9月通过各种途径〔参加培训班、自学等系统学习与本项目相关知识,做到足够的积累,以面对实验过程中所遇到的各种问题和困难。☆20XX9月与指导老师详细交流,确定正确的实施方案,着手查找各类资料,动手制作相关材料、工具,清理出可随即投入使用的设备器材和实验室。☆20XX10-12月利用数码相机拍摄去除树叶、果实的果树图像,依据实验方案设定出详细计划和编程步骤。分工明确。开始着手项目的编程阶段,尝试编写基本程序模块。提交《项目中期检查表》等阶段性研究报告。☆20XX1-3月编写正确详尽的程序,不断调试,以得到目标所期许的成果。☆20XX4月与指导老师沟通,将研究成果和实际应用结合起来,不断修改调整,细微处略作修饰,以期得到与目标匹配的自主研发软件系统。☆20XX5月整理资料,准备结题工作,总结一年来所取得的成果,撰写研究报告,撰写论文。5.预期研究成果☆开发出了符合农业机器人避障需要的应用软件,能够很好地提取果树枝干信息进行大量储备,并应用在实际工作中。☆根据试验研究的内容分析总结出研究成果,撰写并在国内相关杂志发表1-2篇关于果树主干及其支干的图像信息提取的学术论文。☆根据试验的过程记录和成果总结,撰写试验的工作检查表和结题报告。☆通过本次研究,在机器人避障方面开辟新视野,拓展现有的思维定式,为以后更加深入的研究做准备。四、研究基础1.与本项目有关的研究工作积累和已有的研究工作成绩☆20XX至20XX,我们大部分成员学习了高等数学、线性代数、概率统计等课程,XXX同学也于今年初通过了高等数学的学习,并取得优异成绩。我们均具备运用数理知识分析处理问题的能力。☆20XX2-7月,我们通过了计算机汇编语言的学习,并均已取得全国计算机二级证书,能够熟练使用vc++编程软件,进行一些相关程序的编写。☆20XX9-12月,我们通过了CAD课程的学习,对图像概念有比较成熟的思维认识。☆20XX9月,我们进行了数控车床实习,对简单程序在实际生活中的应用具备了较为清晰地了解。☆20XX,在科协的组织下,我们进行了有关农业机器人摘果项目的专题讨论,并对机械手臂避障问题作了相关论述。☆20XX3月,我们就果树主干及其支干的图像信息提取作了详细讨论,并积极收集资料,与导师交流,为今后的实验研究奠定基础。☆熟练掌握有多种应用软件〔word,cad,ppt,excel等。已具备的条件、尚缺少的条件和拟解决的途径〔包括利用教学实验室、科研实验室和实习基地等的计划与落实情况2.1已具备的条件2.1.1实验设备☆学校具有丰富的实验材料和完整齐全的研究设备。硬件系统设施介绍如下：☆数码相机：nikon-990数码相机<最大分辨率：2048×1536、位深：真彩24位、图像格式：BMP>；☆CCD：美国Lumenera公司Lu075C型摄像头<所采集图像的有效尺寸：640×480、最大帧频率：60fps、与电脑的连接方式：USB接口>；☆镜头：日本Computar公司M0814-MP和M1214-MP两种型号摄像头<每种型号各两个,焦距分别为8mm和12mm>；☆计算机：CPU为AMD公司Athlon<tm>64Processor3000+<主频为1.8GHz>型兼容机；☆激光测距仪：德国喜利得<Hilti>公司的PD30laserrangemeter；☆采集地点：XX农业大学工学院校园果林〔室外,计算机视觉研究室〔室内；☆摄像头支架为普通的摄像机支架,可调节摄像头高度和拍摄角度,调节方式为手动调节<自动的调节支架正在开发中>,摄像头安装在有机玻璃板上,玻璃板上开有两条窄槽可使两摄像头的基线长度在6cm-25cm之间调整。2.1.2政策扶持☆学校大力支持并鼓励学生进行科研及实践创新训练活动,并有专人负责组织协调,匹配经费到位,配套扶持政策完善,能够为学生实施训练项目创造良好的环境。2.1.3导师资源☆本实践创新训练计划的指导老师系XX农业大学讲师安秋,在学校开设有农业机器人等课程。安老师有着丰富的教育教学经验以及很强的科研实力,能有效指导学生进行此项目的研究训练。他曾长期致力于农业机器人相关项目的研究工作,对果树枝干图像信息提取具有深入研究。2.1.4团队力量☆小组成员具备较强的思维能力与动手能力,对科研有着极强烈的兴趣,具有团结和吃苦耐劳的精神。2.2尚缺少的条件虽然已经做了极其充分的准备,考虑较周密详尽,随时可以投入项目的研究及软件开发工作,但在以下方面仍然有所瑕疵。☆缺少对C++更加深入精详的知识储备。☆实验室缺少可用网络以随时上网查阅资料。2.3拟解决途径☆加强对C++的自学,必要时学校能够提供针对C++的专业培训。☆充分利用好图书馆的网络资源,同时学校考虑在实验室配备可用网络以供小组成员实时查阅资料信息,和导师保持联络。五、经费预算支出科目金额〔元计算根据及理由资料印刷200打印,复印文献及资料下载,撰写报告等采集图像100冲印照片培训费500对一些我们完全没有涉及的知识的培训数据库软件50管理其他数据文件采购经费200采购制作及路途费用器材维护200仪器保养及维修其他200总计1450注:开支范围详见校教字〔2003134号《XX农业大学SRT计划项目管理办法》文件的第十三条。六、审查意见指导教师意见指导教师签名：年月日系部意见负责人签名、公章：年月日学院意