英文翻译外文文献翻译471基于图像识别的采摘技术
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机械毕业设计英文翻译
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英文翻译外文文献翻译471基于图像识别的采摘技术,机械毕业设计英文翻译
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Agricultural Information Technology in Asia and Oceania 1998 193 - 193 1998 by The Asian Federation for Information Technology in Agriculture- 193 -AbstractAutomation techniques inagricultural field had been developedrapidly. But, the techniques do not stillreached a level of factory automation.There are several problems inagriculture field. For example,agricultural operations are morecomplicate than industrial one. Sinceshapes of each organs are different fromeach other, image sensors andrecognition systems are required to getfruits position well.Until now, 2- and 3-dimentionalimage sensor, image recognition andshape modeling have been investigated.In our laboratory, a 3-dimentional visualsensor system was developed torecognize direction of strawberry fruit.This system is composed of three units.(1) a CCD camera for detecting the fruitsbased on the color image, (2) a rangefinder unit for recognizing direction offruits and measuring the distance and (3)computers for analyzing 2D- and 3D-data. This systemfinds out the 3D coordinates of fruit based on therecognizing data. Using the 3-dimentional visualsensor system, it is found that the shapes of the fruitsselected can be successfully recognized.To support the movement of gantry system, databaseconsidering daily changes in the fruits growth has beenconstructed. This database contains ripening fruits,unripe fruits, harvested fruits, fruit shape, color and 3Dcoordinates, and therefor can perform shipmentprediction.Thus, a database developed here enable us to make aplan for harvesting fruits by robot, and would be effectiveto increase the efficiency operations efficiency ofharvesting.* To whom correspondence should be addressed. Fax.: + 81-89-947 - 8748 ;E-mail: KenjiHATOUagr.ehime-u.ac.jpIntroductionIn greenhouse production, computer support systemsare introducing to control environmental conditions forautomations. Furthermore , many robots were studiedfor automation in the agricultural field. Harvestingrobots have been studied in particular . For theautomatic robot control, the recognizing system for thepositions of fruits and flowers is important. In theprevious paper, we made robot sensor system. But,previous system could not recognize very small fruitswhich colors were white and green. In this paper, wemade flowers and fruits database to find out these smallfruits. And we made recognition system for flowersand small fruits.Strawberry Cultivating SystemFigure 1 shows a 3-dimentional visual sensor systemon a gantry system. This system is composed of CCDcamera for input colors and 2-dimentional image data,range finder for input z-axis data and a work stage for toHarvesting Support Database based on Image RecognitionKenji Hatou*1), H. Matsuura2) and Y. Hashimoto1)1) Dept. of Biomechanical Systems, Ehime University, 790-8566, Japan2) Sikoku Research Institute Inc., Yashima- nishi 2109 8, Takamatsu, 761 0192, JapanCCD cameraRailGantryWheelWork stageTopviewSideviewRange finderX-axisY-axisZ-axisFigure 1 Gantry system and 3-dimentional visual sensor system.ntsHatou, et. al.- 194 -move on y-axis. The gantry system can move on therails (x-axis). The unit for image processing on thegantry system is a work stage in figure 2.Figure 2 shows a strawberry field. There are threeridges covered with mulching seats and a gantry systemmoving on the rails. These ridges are separated to total27 work stages for image processing. This unitmoves by turns on these ridges.The strawberries are planted as shown in figure1. Fruits and flowers are in center of ridges, andleafs are at near furrows side. Thus, unit ofimage processing can separate flowers and fruitsfrom 2-dimentional image data easily.Database for Harvesting SupportIn figure 3, left side block shows i mageprocessing system. This system is composed ofthree units. (1) a CCD camera for detecting thefruits based on the color image, (2) a range finderunit for recognizing direction of fruits andmeasuring the distance and (3) computers foranalyzing 2D- and 3D-data and controlling x-yrobot and range finder . This system finds out the3D coordinates of fruit based on the recognizingdata.In figure 3, right side block shows databasesystem for harvest support. This system storesdate, numbers and position of flowers and fluits.It is defficult to detect green unripe fruits fromleafs and stems based on color detection program,because of these are same color. Then, thisestimation unit use flowers data, we can to detect greenunripe fruits easily.Image Processing MethodFigure 3 Image processing system and database system for harvest support.Figure 2 Ridges and gantry system in the strawberry fieldComputer roomPlant factoryHarvestestimation unitColor CCD camera Range finderRobot controland imageprocessing unitX-y robotDatabaseDateLabel and position1. Flower2. Unripe fruit (green)3. Unripe fruit (white)4. Mature fruitLANGantryRidgeRail Work stagentsHatou, et. al.- 195 -The databese is composed of four stage data areflower, green unripe fruit, white unripe fruit or maturefluit. These stages are desided by color conditionsbased on HSI ( hue, saturation, intensity ) data. Figure 4shows relationship of H SI color space and color solid.1. Frowers detection230 I 255 (1)0 S 0.05 (2)If equation (1) and (2) are satisfied then this point isfrower.2. Green unripe fruitsH = 120 o (3)When this point was flower and not white unripe fruit, ifequation (3) is satisfied then this point is green unripefruits.3. White unripe fruits230 I 255 (4)15 o H 50 o (5)When this point was green unripe fruit, if equation (4)and (5) are satisfied then this point is white unripe fruits.4. Mature fruits0 o H 15 o (6)When this point was white unripe fruit, if equation (6) issatisfied then this point is mature unripe fruits.Result and DiscussionWe can detect flowers and fruits data and stored intodatabase. The database developed here enable us tomake a plan for harvesting fruits, and would be effectiveto increase the efficiency operations efficiency ofharvesting.References1) H. Matsuura, K. Hatou, J. Yamashita and Y.Hashimoto: Recognition by robot visual sensor basedon sensor fusion -Fuse range image and 2-dimentional image- , Journal of SHITA: 9 (2):132138 (1997).2) K. Hatou, H. Matsuura, T. Sugiyama and Y.Hashimoto: Range Image Analysis for theGreenhouse Automation in Intelligent Plant Factory,Preprints of the 13th IFAC World Congress (B) :459 464 (1996) .3) T. Morimoto, K. Hatou and Y. Hashimoto:Intelligent control for plant production system ,Control Eng. Practice 4(6): 773-784 (1996).4) Susumu Tachi: Tele-Existence and/or VirtuarlReality, Proc. International Conference on VSMM :9 16 (1995) .5) K. Hatou , T. Sugiyama and Y. Hashimoto: Three-dimensional measurement of small crops forbiotechnological applications , Proc. Inter. Confer. onVirtual System and Multimedia:284-289 ( 1995) .6) K. Hatou, H. Nonami, M. Itoh, I. Tanaka and Y.Hashimoto: Computer support system for tomatocultivation in plant growth factory, Mathematical andcontrol applications in agriculture and horticulture:301-306 (1991).Figure 4 HSI color space and color solid.IntensitySaturationHueRed (0 o )Magenta (300 o )Yellow (60 o )Green (120o )Cyan (180 o )Blue (240 o )H: Hue; (0 o 360 o )S: Saturation; (01)I: Intensity; ( 0255)Black (0)White (255)nts潍坊学院学生毕业设计 外 文 译 文 专 业 机械设计制造及其自动化 班 级 2008级本科 一 班 学生姓名 李娜 学 号 08011140134 学生成绩 机电与车辆工程学院 nts译 文 要 求 1. 外文翻译必须使用钢笔，手工工整书写，或用 A4纸打印。 2. 所选的原文内容必须与课题或专业方向紧密相关，注明详细出处。 3. 外文翻译书文本后附原文（或复印件），译文不少 于 3000字符。 译 文 评 阅 评阅要求： 应根据学校“译文要求”，对学生译文的准确性、翻译数量以及译文的文字表述情况等作具体的评价。 指导教师评语： 指导教师签名 年 月 日 nts 基于图像识别的采摘技术 爱媛大学 生物力学部 引言 自动化技术近年在农业领域发展迅速。但是，这项技术仍 然没有达到工厂自动化的水平。 在农业领域有 一些 难题。例如，农业运作要比工业生产更复杂。植物 器官 形状 的 各不相同， 要求 图像传感器和辨认系统应能准确的获取果实的位置 。迄今为止，二维和三维的图像传感器，图像识别和形状建模 功能已经研发成功 。 我们实验室已经研发出了可以识别草莓位置的三维视觉传感系统。这个系统由三部分组成。 1)一个通过颜色 辨认 果实 的电荷耦合摄像机 2） 一个 探测 果实方位并测量果实距离的测距仪 3）分析这些二维三维数据的计算机。这个系统通过探测到的数据确定果实的三维坐标。你会发现 ， 应用这个三维视觉传感系统，可以 成功的辨认出已选定形状的果实。 为了支持门式系统的运动，建立了涵盖果实日常生长变化参数的数据库。这个数据库包含成熟果实、未成熟果实、已收获果实、果实形状、颜色及三维坐标 信息 ，因此能够完成装运预测。 因此，开发这样一个数据库可以使我们为机械自动收获果实制定计划，从而有效地提高运作和收割效率。 nts 图 1 起重系统和三 维视觉传感系统 简介 在温室生产中，计算机支持系统是 控制自动化的环境条件的媒介。此外，为实现农业自动化研发了很多机器人。 特地研发了 采摘机器人 。关于果实和花的 位置的 识别系统对于实现机器人自动控制是很重要的 。在早先的设计中，我们设计了机器人传感系统。但是，它不能识别 很小的 绿色或白色的果实。这次设计 中 ，我们通过花和果实的相关数据来找出这些小果实。 同时 ，我们也制造了花和小果实的识别系统。 草莓选育系统 nts 图 2 草莓田里的垄和起重系统 图 1 展示的是 安 有起重系统 的 三维 视觉传感系统。这个系统的 组成部分有：能够输入颜色和二维图像信息的电荷耦合器摄像机、能够确定 z 轴坐标的测距仪和一个能够在 y轴方向移动的工作台。 龙门系统可以在 x方向的导轨上移动。龙门系统中的图像处理模块是图 2 中的一个作业阶段。图 2 展示的是一块草莓田。 有三垄被地膜覆盖的田，并且其上装有可以在导轨上运动的起重系统。这块田的图像处理工作被分成 27 个工作阶段。这个工作流程在田间 依次循环执行。草莓如nts图 1 所示种植。果实和花长在田间，叶则长在靠近田垄的位置。 这样，在图像处理阶段就可以通过 二 维图像信息轻易的分辨出花和果实了。 采摘技术信息获取 果 田 机 房 图 3 采摘系统的图像处理系统和数据库 图 3 中的左侧区域展示的是图像处理系统。它 由三部分组成。 1)一个通过颜色辨认果实的电荷耦合摄像机 2）一个探测果实方位并测量果实距离的测距仪 3）分析这些二维三维数据 、 控制 x-Y 机器人和测距仪的 计算机 。 这个系统通过探测到的数据确定果实的三维坐标。右侧区域展示的是数据库。这个系统储存了日期还有果实和花的数量与位置。由于绿的未成熟的果实与茎叶的颜色相同，所以很难被区分 。所以这个模块通过花的 信息，可以轻易分辨出未成熟的果实。 图像处理方法 数据库包含花、绿色未成熟果实、白色未成熟果实还有成熟果实四nts个阶段的数据。这 四个 阶段是根据基于 色相饱和度与亮度构成的色彩来区分的。图 4展示的是 HIS 颜色空间和色立体图的关系。 图 4 HIS 颜色空间和色立体图 1. 花的鉴定 230 I 255 (1) 0 S 0.05 (2) 如果不等式 1、 2同时成立则表明 这个位置 是花。 2. 绿色未成熟果实 ntsH = 120o (3) 当这个位置曾经是花而不是白色未成熟果实 ，同时等式 3成立，则表明是绿色未成熟果实。 3. 白色未成熟果实 230 I 255 (4) 15o H 50o (5) 当 这个位置曾经是绿色未成熟果实时，如果不等式 4、 5都成立，则表明是白色未成熟果实。 4. 成熟果实 0o H 15o (6) 当这个位置曾经是白色未成熟果实时，如果不等式 6成立则表明是成熟果实。 结果与讨论 我们把探测到的花和果实的信息储存到数据库中。建立这个数据库可以让我们为采摘果实做好计划 ， 从而有效地提高运作和收割效率。 参考文献 1) H. Matsuura, K. Hatou,
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