基于机器视觉的智能化自动切割式采茶机

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1、硕士学位论文论文题目：基于机器视觉的智能化自动切割式采茶机作者姓名韩旺明指导教师汤一平教授学科专业控制科学与工程培养类别全日制学术型硕士所在学院信息工程学院提交日期2017年3月27日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于机器视觉的智能化自动切割式采茶机作者姓名：韩旺明指导教师：汤一平教授浙江工业大学信息工程学院2017年3月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterINTELLIGENTIZE

2、DAUTOMATICCUTTINGTEA-PLUCKINGMACHINEBASEDONMACHINEVISIONCandidate:HanWangmingAdvisor:Prof.TangYipingCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyMarch2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含

3、其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文

4、。本学位论文属于1、保密□，在______年解密后适用本授权书。2、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于机器视觉的智能化自动切割式采茶机摘要中国是茶叶的主要原产地，是世界上最大的茶叶种植、消费和出口国家之一。近年来，我国茶产业发展迅速，竞争也日趋激烈。大规模的茶叶种植导致人工成本越来越高。据统计，采茶工工资每年上涨10%以上，人工工资的支出占销售收入的40%以上。即便如此，在内陆的四川等地以及东南沿海地区仍会出现有茶无人

5、采的现象。因此，必须推广机采、机制来解决劳动力紧缺的问题。针对大宗茶，目前其主要的采摘方式为人工采摘以及手提式或背负式机器采摘，这些采摘方式不仅消耗了大量人力物力，而且采摘效率低下。采摘过程易受采摘人员的主观因素影响，对茶树造成机械性损伤。针对目前大宗茶采摘的现状，本文设计并实现了一种基于机器视觉的智能化自动切割式采茶机。本文主要研究工作和成果包括：1.根据采集的茶叶图像特征，本文研究了相应的一系列图像预处理算法，实现图像去噪、灰度化、图像旋转以及图像畸变矫正等操作。2.为了实现嫩叶的快速识别及提取，本

6、文提出了一种复杂度低并且高效的算法。首先，利用OTSU（最大类间差分法）对整幅图像进行处理，剔除背景后的即为仅包含茶叶的图像；然后对茶叶图像利用OTSU进行二次处理，处理结果为嫩叶区域，其中包含少量孔洞以及毛刺；最后通过形态学算法消除毛刺和孔洞。3.系统需要根据当前待切割茶叶的状况智能调节割刀高度，因此需要对图像中的割刀的圆弧形刀刃线进行检测定位，由于摄像头安装在采茶机机身的前部，在作业过程中割刀刀身被茶叶遮挡，无法直接获取割刀在图像中的坐标。本文通过检测与割刀刚性连接的横梁来实现间接定位，研究并实现了

7、基于横梁采用模版匹配来检测割刀在图像中的位置。4.针对南方地区不同季节茶叶的生长特征以及采摘方式，设计了两种采摘模式：（1）固定采摘模式，此模仅对割刀进行高度的粗控制和水平度控制。可用于固定高度的茶叶切割也可用于茶树修剪整形。（2）智能调节模式，根据嫩叶面积比例、平均高度以及系统设定的相关要求高度智能调节割刀。i万方数据浙江工业大学硕士学位论文5.利用倾角传感器设计了水平控制装置实现当采茶机机身出现倾斜时能够调节割刀角度使其始终保持水平并与茶陇横截面外包络线吻合，使得采茶机能够适应丘陵地带的采摘工作。6

8、.完成了系统的设计与实现。系统分为硬件装置和软件系统两部分，硬件装置包括下位机控制器，作为上位机的工控机、倾角传感器以及图像传感器。软件系统包括茶叶图像预处理模块、嫩叶检测识别模块、割刀线检测定位模块、伺服控制模块。本文利用机器视觉技术实现了嫩茶的自动识别以及割刀的智能控制。对各个模块以及相关算法进行了详细描述和实现并用实验进行验证说明。实验结果表明，本文提出的智能化自动切割式系统在一定程度上实现了采茶机的智能化切割。不仅降低了大宗茶叶采摘