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J-GLOBAL ID：201702260256636239   整理番号：17A1282942

非構造環境における外乱点の視覚的位置決め技術【JST・京大機械翻訳】

Visual Localization of Disturbed Grape Picking Point in Non-structural Environment

著者 (5件)： Xiong Juntao (華南農業大学数学与信息学院,广州,510642) ,  He Zhiliang (華南農業大学数学与信息学院,广州,510642) ,  Tang Linyue (華南農業大学数学与信息学院,广州,510642) ,  Lin Rui (華南農業大学数学与信息学院,广州,510642) ,  Liu Zhen (華南農業大学数学与信息学院,广州,510642)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 48  号： 4  ページ： 29-33,81  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非構造環境における収穫ロボットは,外乱点の視覚的位置確認において実用的価値がある。まず第一に,「柔軟なロッド-ヒンジ-剛性ロッド-質量球」モデルに基づいて,それらの擾乱状態を,XOYとYOZの2つの平面に分類し,そして,外乱を,ビデオによって撮影した。Otsu閾値を用いて,果実と果実の画像を得て,各フレームの画像の中のブドウの重心を計算した,そして,それらの画像を得ることができた。各フレーム画像のブドウ列の重心に対して曲線あてはめを行い、ブドウ類の単振り子運動の周期と角を計算し、現在の擾乱ブドウが視覚定位に適しているかどうかを確定した。視覚定位を実現できる擾乱ブドウに対して、類の単振り子の中心位置の重心点に対応するブドウ画像を選択し、ブドウ列の上方の長方形領域にCannyエッジ検出を行い、ホフ直線フィッティングと角度制約法を用いて、ブドウの採取点の定位を実現した。視覚定位試験の結果は以下を示した。自然環境における異なる照明下におけるブドウの収穫点の視覚定位精度は80%以上に達し、収穫ロボットの実際の生産に応用するための理論的基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒンジ ,  自然環境 ,  ブドウ ,  *視覚 ,  定位 ,  剛性 ,  照明 ,  重心 ,  *位置決め ,  振り子 ,  曲線あてはめ ,  エッジ検出 ,  画像
準シソーラス用語： 振り子運動 ,  収穫ロボット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： grape ,  disturbance ,  picking point ,  vision localization

分類 (4件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  収穫・調製用機械  (FB03030K) ,  野菜  (FC03043X) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 環境 ,  外乱 ,  視覚