第一篇：草莓采摘機(jī)器人的草莓識別系統(tǒng)設(shè)計

聲明

本人鄭重聲明：所成交的論文是本人在XXX老師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或者集體已經(jīng)發(fā)表或者撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已經(jīng)在文中以明確的方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。

學(xué)生簽名：

年 月 日

摘要

草莓采摘機(jī)器人是一種具有感知識別能力,能夠自動完成草莓果實(shí)采摘等作業(yè)任務(wù)的智能機(jī)械收獲系統(tǒng),其作用在于可以降低采摘勞動強(qiáng)度和生產(chǎn)費(fèi)用、提高作業(yè)效率和產(chǎn)品質(zhì)量、保證果實(shí)適時采摘,因此對其相關(guān)技術(shù)研究具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

本文的研究主要內(nèi)容是自然背景下對草莓的正確識別，基于機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了果實(shí)的有效識別和空間的初步定位，從而為草莓的采摘提供了必要信息。對草莓的圖像識別技術(shù)路線為：攝像機(jī)標(biāo)定、圖像采集、顏色空間轉(zhuǎn)換、閾值分割、去噪和圖像填充、求得草莓質(zhì)心。對草莓的定位采用一臺攝像機(jī)和兩個光電位置傳感器初步定下草莓在空間的位置。實(shí)驗(yàn)顯示本課題的研究基本上完成了任務(wù)要求，能夠?qū)⒉葺崛〕鰜?，并且找到了草莓的質(zhì)心坐標(biāo)，為后續(xù)工作打下了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：草莓；顏色轉(zhuǎn)換；圖像分割；機(jī)器視覺

I

ABSTRACT Strawberry picking robot is a kind of perception recognition capability to automate intelligent mechanical harvesting systems such as strawberry fruit picking job tasks, and its role is to reduce the labor intensity of harvesting and production costs, improve operational efficiency and product quality, and ensure timely picking fruit, therefore of great practical significance to its related technology research.Main contents of this paper is to correctly identify and locate the natural background of strawberry, based on machine vision technology to achieve the initial positioning of fruit effectively identify and space, thus providing the necessary information for the strawberry picking.Image recognition technology roadmap for strawberries is: camera calibration, image acquisition, color space conversion, threshold segmentation, denoising and image fills, and seek strawberries centroid.Strawberry positioning using a video camera and two optical position sensors initially set position in space of strawberries.Experiments show that research of this subject is basically completed the task requirements, can be extracted from strawberries and strawberry to find the coordinates of the center of mass, and lay the foundation for the follow-up work.Key words:

Strawberries;Color conversion;Image segmentation； Machine Vision Technology；

II

目錄

摘要........................................................................I ABSTRACT....................................................................II 目錄......................................................................III 第一章 緒 論.................................................................1 1.1高架草莓種植情況.....................................................1 1.2課題研究的目的和意義.................................................2 1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀.......................................................2 1.3.1國外研究現(xiàn)狀...................................................2 1.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀...................................................6 1.4課題研究的主要內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu).........................................7 1.4．1課題研究的主要內(nèi)容............................................7 1.4.2論文結(jié)構(gòu).......................................................8 1.5本章小結(jié).............................................................8 第二章 機(jī)器視覺系統(tǒng)與常用的圖像處理方法......................................9 2.1機(jī)器視覺系統(tǒng).........................................................9 2.1.1機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用............................................10 2.2常用的圖像處理方法..................................................10 2.2.1 顏色空間......................................................11 2.2.2灰度圖像和二值圖像............................................12 2.2.3圖像分割......................................................13 2.2.4圖像濾波......................................................15 2.3本章小結(jié)............................................................17 第三章 攝像機(jī)標(biāo)定和草莓的識別...............................................18 3.1 攝像機(jī)標(biāo)定..........................................................18 3.1.2攝像機(jī)標(biāo)定方法................................................18 3.1.3平面模板標(biāo)定法................................................19 3.2 實(shí)驗(yàn)平臺............................................................21 3.2.1 硬件設(shè)施......................................................21 3.2.2 軟件..........................................................22 3.3 草莓的識別..........................................................22 3.3.1 草莓識別處理流程..............................................23

III

3.3.1 顏色空間轉(zhuǎn)換..................................................24 3.3.2圖像分割......................................................24 3.3.3噪聲去除和圖像填充............................................26 3.3.4質(zhì)心獲取......................................................28 3.4簡介草莓采摘點(diǎn)確定的方法............................................29 3.4.1采摘點(diǎn)的確定..................................................29 3.4.2 圖像融合......................................................30 3.4.3 剪切示意圖....................................................30 3.5本章小結(jié)............................................................31 第四章 結(jié)論與展望...........................................................32 4.1結(jié)論................................................................32 4.2 展望................................................................32 致謝.......................................................................33 參考文獻(xiàn)....................................................................34 附錄：程序代碼..............................................................36（1）.圖像采集..........................................錯誤！未定義書簽。（2）.RGB-HSV顏色空間轉(zhuǎn)換+閾值分割.....................錯誤！未定義書簽。（3）.中值濾波..........................................錯誤！未定義書簽。（4）.膨脹處理..........................................錯誤！未定義書簽。（5）.腐蝕處理..........................................錯誤！未定義書簽。（6）.填充處理..........................................錯誤！未定義書簽。（7）.求質(zhì)心............................................錯誤！未定義書簽。（8）圖像融合..........................................錯誤！未定義書簽。

IV

第一章 緒 論

1.1高架草莓種植情況

草莓是多年生草本植物，是經(jīng)濟(jì)價值較高的小漿果，其果實(shí)柔軟多汁、酸甜適口、營養(yǎng)豐富，而且外觀美麗、香氣濃郁，因而在國內(nèi)外市場備受青睞，被譽(yù)為“水果皇后”。一般栽培數(shù)月后即可收獲，5月份上市供應(yīng)，填補(bǔ)了水果淡季市場。也可用保護(hù)地進(jìn)行促成栽培或一年內(nèi)多次生產(chǎn)，周年供應(yīng)，是一種投資少、收益高的經(jīng)濟(jì)作物。20世紀(jì)80年代初，隨著改革開放和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體制改革的發(fā)展，各級政府及科研單位對草莓生產(chǎn)開始重視，使草莓生產(chǎn)迅速發(fā)展。引進(jìn)并篩選出一些優(yōu)良品種在生產(chǎn)上迅速推廣，栽培面積迅速擴(kuò)大，栽培方式從原來單一的露地栽培發(fā)展為多種形式并存，大大提高了經(jīng)濟(jì)效益。草莓以其周期短、見效快、經(jīng)濟(jì)效益高、適于保護(hù)地栽培等優(yōu)勢而成為中國果樹業(yè)中發(fā)展最快的一項(xiàng)新興產(chǎn)業(yè)，有的地區(qū)草莓種植業(yè)還成為當(dāng)?shù)剞r(nóng)村經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。

高架草莓在我國還沒有全面推廣，它只是在一些城市用大棚栽培，作為觀光農(nóng)業(yè)來推動當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展。以長崎縣為例，從1995年開始高架栽培系統(tǒng)的開發(fā)栽培試驗(yàn)，1997年開始正式推廣，普及狀況為1997年5-3公頃，1998年10.9公頃，1999年13.5公頃。

但是，高架草莓種植在日本卻是非常廣泛。草莓的高架栽培技術(shù)在日本很早就進(jìn)行了試驗(yàn)，大約在9年前開始，各地出現(xiàn)了一個發(fā)展高潮。至今的草莓高架栽培和當(dāng)年的水稻插秧機(jī)的發(fā)展有相似之處。在日本的產(chǎn)業(yè)化過程中，因沒有足夠的勞力進(jìn)行手工插秧，促進(jìn)了機(jī)械的開發(fā)。正因?yàn)椴逖頇C(jī)的開發(fā)應(yīng)用，結(jié)束了手工插秧，而且之后的稻作機(jī)械化日新月異。草莓栽培也面臨相似的情況?，F(xiàn)在大家已認(rèn)識到：如果不改變栽培方式，草莓生產(chǎn)者將逐漸減少。所以，草莓高架栽培技術(shù)的開發(fā)和推廣是時代的要求。這就不難理解在日本為什么會出現(xiàn)草莓高架栽培的熱潮了。

(1）草莓高架栽培的特點(diǎn)和具有的多樣性

高架栽培的開發(fā)目標(biāo)是改善栽培管理、收獲等作業(yè)過程，作為生產(chǎn)者一方對它有強(qiáng)烈需求，對于消費(fèi)者則沒有直接關(guān)系。最初草莓高架栽培的營養(yǎng)液栽培勝過NFT，在日本，不少的生產(chǎn)者采用此項(xiàng)技術(shù)，之后由于珍珠巖和草炭等基質(zhì)栽培和栽培系統(tǒng)的商品化，營養(yǎng)液栽培成為草莓高架栽培的探路者。對于高架化，栽培床的輕量化是必要的。但是對一般的草莓生產(chǎn)者來說，引用營養(yǎng)液栽培成本高，掌握技術(shù)也不容易。因此，所有高架栽培開發(fā)的目標(biāo)都應(yīng)是低成本化，且簡便利

于管理。

在基質(zhì)的使用、肥料的種類及給液方法等技術(shù)方面，草莓的高架栽培使用的技術(shù)包括從土培到營養(yǎng)液栽培的技術(shù)，這就要求多種技術(shù)的搭配。但是，要對應(yīng)各種需要來進(jìn)行搭配，只有根據(jù)實(shí)際需要來搭配，才可以取得顯著的效果。

(2）高架栽培的普及和技術(shù)指導(dǎo)

草莓的高架栽培，可分為營養(yǎng)液栽培和土培型兩類，兩者的技術(shù)目標(biāo)和普及、指導(dǎo)方法不同。營養(yǎng)液栽培型制造商多，引用成本高但栽培管理系統(tǒng)穩(wěn)定，全日本栽培系統(tǒng)統(tǒng)一，以統(tǒng)一栽培管理手冊為目標(biāo)，農(nóng)戶采用后只要學(xué)習(xí)一定的技術(shù)，日常管理簡單。一般地，以省力地進(jìn)行各適生長環(huán)境調(diào)控、高產(chǎn)量、高品質(zhì)生產(chǎn)為重點(diǎn)的企業(yè)式大規(guī)模生產(chǎn)適合采用營養(yǎng)液栽培。

土培型在日本的各個縣都進(jìn)行了開發(fā)，因此類型多，其特點(diǎn)是重視引用成本的縮減。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，也是高架栽培的引入和普及。即使產(chǎn)量不增加，栽培床的高架化也是改善作業(yè)的好方法。生產(chǎn)者的栽培管理技術(shù)的水平不同對產(chǎn)量和品質(zhì)有很大的影響。但是，上述的營養(yǎng)液栽培和土培型都以根際生長環(huán)境為中心來合理管理，基本技術(shù)并無明顯不同。

1.2課題研究的目的和意義

草莓雖然果實(shí)色澤鮮艷，液汁豐富，味美可口，極富營養(yǎng)價值和保健價值。但是，草莓多為二歧聚傘花序，按次序先后開花。在草莓收獲期，每天至少收獲兩次，并且人工每摘一處草莓，需要彎腰一次，勞動強(qiáng)度和作業(yè)量非常大。隨著農(nóng)村勞動力向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以及農(nóng)村勞動力的婦女化和老齡化，用于生產(chǎn)草莓的勞動力日趨緊張，由此開發(fā)一種能夠代替人工作業(yè)的草莓采摘機(jī)構(gòu)勢在必行。但由于草莓獨(dú)特的外形特性以及栽培的條件，給草莓收獲實(shí)現(xiàn)自動化增添了難度，同時草莓果實(shí)的組織結(jié)構(gòu)對于采摘機(jī)構(gòu)也提出了較高的要求。這種機(jī)器人一般是在室外工作，作業(yè)環(huán)境較差，須為其設(shè)計機(jī)器視覺系統(tǒng)，使其能識別與定位采摘對象。

本文研究的成熟草莓識別系統(tǒng)是草莓采摘機(jī)器人的重要輔助模塊。它可以實(shí)現(xiàn)成熟草莓的識別，在草莓采摘機(jī)器人服務(wù)方面具有重大意義

1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1.3.1國外研究現(xiàn)狀

1968年,美國學(xué)者Schertz和Brown首次提出應(yīng)用機(jī)器人進(jìn)行果蔬采摘的思

想[1]。1983 年,第一臺采摘機(jī)器人在美國誕生[2]。此后三十多年,美國、英國、法國、荷蘭、比利時、以色列、日本、韓國等國家相繼展開了各種采摘機(jī)器人的研究和開發(fā),涉及到的研究對象主要有蘋果、草莓、葡萄、西瓜、黃瓜、番茄、茄子、甘藍(lán)、生菜、萵苣、蘑菇等[3]。美國是最早進(jìn)行釆摘機(jī)器人研究的國家,采摘機(jī)器人可能成為美國農(nóng)場的重要組成部分。美國先前是用抖動式收獲機(jī)收獲加工用橙子,效率很高,但因?yàn)檎饎記_擊的緣故, 不適合橙子的收獲。佛羅里達(dá)大學(xué)因此進(jìn)行了橙子采摘機(jī)器人[4-5]的研究。圖1-1是可實(shí)現(xiàn)左右、上下和直線運(yùn)動的三自由度極坐標(biāo)型液壓驅(qū)動機(jī)器人,末端執(zhí)行器中內(nèi)置光源、彩色攝像機(jī)和超聲波傳感器。當(dāng)攝像機(jī)檢出果實(shí)之后,末端執(zhí)行器移向果實(shí),同時超聲波傳感器檢測出距離,半圓形環(huán)切刀旋轉(zhuǎn),切斷果梗。

圖1-1 橙子采摘機(jī)器人（美國）

日本岡山大學(xué)研制的高架栽培草莓采摘機(jī)器人[3][5](圖1-2(a))采用3自由度直角坐標(biāo)，末端執(zhí)行器為了補(bǔ)償視覺傳感器的位置誤差,采用了送風(fēng)機(jī)吸引的方法收獲,可收獲不同大小的果實(shí)。為判斷果實(shí)是否被吸引進(jìn)來,采用了 3組光電阻斷器,通過吸盤旋轉(zhuǎn),將果梗送到切刀的位置切斷。收下的果實(shí)在送風(fēng)機(jī)引力作用下通過管道,落入果盤。試驗(yàn)結(jié)果表明4-7S采摘一個果實(shí),作為目標(biāo)的果實(shí)能夠全部采摘,但是采摘時連同未成熟果實(shí)一起一次收獲多個果實(shí)的情況有50%。鉤式末端執(zhí)行器在機(jī)構(gòu)上方安裝了鉤子,可以把目標(biāo)果實(shí)拉住繼而進(jìn)行采摘,所以將鄰近果實(shí)一起收下來的情況基本沒有。生研中心和SI 精工株式會社作為下一代緊急項(xiàng)目正在研制實(shí)用化高架草莓采摘機(jī)器人,如圖1-2(b)所示,它采用直角坐標(biāo)操作器,末端執(zhí)行器有機(jī)械指和吸引壁,目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)夜間自采摘作業(yè)。

圖1-2草莓采摘機(jī)器人（日本）

日本岡山大學(xué)研制的番茄采摘機(jī)器人[3][6](圖1.6)由機(jī)械手、末端執(zhí)行器、行走裝置、視覺系統(tǒng)和控制部分組成。用彩色攝像頭和圖像處理卡組成的視覺系統(tǒng),尋 找和識別成熟果實(shí)。由于番茄的果實(shí)經(jīng)常被葉蓮遮擋,為了能夠靈活避開障礙物,采用 具有冗余度的7自由度機(jī)械手。釆用3D視覺傳感器來檢測對象的三維形態(tài)。為了不損傷 果實(shí),一種末端執(zhí)行器設(shè)計有2個帶有橡膠的手指和1個氣動吸嘴,把果實(shí)吸住抓緊后, 利用機(jī)械手的腕關(guān)節(jié)把果實(shí)摘下(圖1-3(a));一種末端執(zhí)行器采用了可前后移動的吸盤 和4根柔性機(jī)械手指,整個機(jī)械手指隨吸盤一起運(yùn)動,一旦果實(shí)被吸入機(jī)械手指內(nèi),手 指沿果實(shí)表面閉合,將果實(shí)抓住。即使果實(shí)周圍空隙很小或周圍有障礙物,也能順利抓 取目標(biāo)果實(shí)(圖1-3(b))。該番前采摘機(jī)器人從識別到釆摘完成的速度大約是15s/個,成 功率在70%左右。

圖1-3番茄采摘機(jī)器人（日本）

日本的Kondo,N等人(1997)[7][8][9]研制的番茄收獲機(jī)器人,由機(jī)械手、末端執(zhí)行器、視覺傳感器、移動機(jī)構(gòu)和控制部分組成(圖1-4)用彩色攝像機(jī)作為視覺傳感器基于彩色特征尋找和識別成熟果實(shí),提出了采用立體視覺技術(shù)檢測番茄位置的算法,即根據(jù)左右圖像中心的位置進(jìn)行匹配。日本的Kondo,N等人(1998)研制的黃瓜采摘機(jī)器人,采用三菱MxTsuBIsHIRV一E2自由度工業(yè)機(jī)器人,利用CCD攝 4

像機(jī),根據(jù)黃瓜比其葉莖對紅外光的反射率高的原理來識別黃瓜和葉莖，黃瓜果實(shí)采用剪斷方法,先把黃瓜抓住,用接觸傳感器找出柄,然后剪斷。由于黃瓜是長條形,識別受到葉莖的影響更大,所以采摘的成功率較低,大約在60%左右,如圖1-5所示。

圖1-4番茄收獲機(jī)器人（日本）

1-5黃瓜采摘機(jī)器人（日本）

日本中央農(nóng)業(yè)研究中心開發(fā)了甘藍(lán)采摘機(jī)器人[3][9](圖1-6),它以履帶式搬運(yùn)車為移動機(jī)構(gòu),搭載液壓式機(jī)械臂,臂上安裝采摘用末端執(zhí)行器。為了防止采摘時影響品質(zhì),夾持葉球時夾持的部位必須合適,為此在視覺傳感器以外,末端執(zhí)行器底部加裝了超聲波傳感器和觸地確認(rèn)開關(guān)以及確認(rèn)夾持狀態(tài)的接觸壓力傳感器。該系統(tǒng)釆用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提取甘藍(lán)圖像,其方法和直徑與已經(jīng)存儲在處理器中標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行比較判斷。試驗(yàn)表明:該機(jī)從判斷、摘取到移動到指定位置,一顆甘藍(lán)需時55s,撿拾成功率約43%。

圖1-6甘藍(lán)采摘機(jī)器人（日本）

田中芳夫等（1990）在柑橘的識別領(lǐng)域內(nèi)，通過 RGB 色彩空間的的顏色信號和色彩之間的差別信號進(jìn)行柑橘識別，在結(jié)果中，表明了不同光照下，無論是因?yàn)榉枪麑?shí)物體的遮擋導(dǎo)致果實(shí)表面存在陰影和果實(shí)表面上存在過強(qiáng)的陽光反射的情況下，均可以正確的識別果實(shí)。

1.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)采摘機(jī)器人研究起步較晚,處于起步階段。2006年出臺的“十一五”國家高技術(shù) 研究發(fā)展計劃(863計劃),提出了高技術(shù)項(xiàng)目《果樹采摘機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究》以后,近年來國內(nèi)許多知名高校及科研院所積極投入各種釆摘機(jī)器人的研究,通過跟蹤國外先 進(jìn)技術(shù),在機(jī)器人采摘領(lǐng)域取得了初步成果且開發(fā)了一些樣機(jī)。

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)李偉等人以溫室環(huán)境下黃瓜壟間圖像為研究對象,開發(fā)了黃瓜釆摘機(jī)器人[10][11](圖1-7)。硬件系統(tǒng)由自主移動平臺、果實(shí)識別定位系統(tǒng)、采摘機(jī)械臂、柔性末端執(zhí)行器和能源系統(tǒng)5大模塊組成。采用基于近紅外光譜特征的圖像獲取技術(shù),來有效分離黃瓜果實(shí)與蓮葉的信息;提出果實(shí)與背景形狀差異結(jié)合局部最大類間方差取閾法對黃瓜圖像進(jìn)行兩次動態(tài)閾值分割,實(shí)現(xiàn)了黃瓜目標(biāo)的準(zhǔn)確識別。通過建立基于灰度相 關(guān)與極線幾何相結(jié)合的匹配策略實(shí)現(xiàn)了雙目視覺下的黃瓜抓取點(diǎn)的立體匹配,并根據(jù)視 差原理恢復(fù)出目標(biāo)三維幾何信息。整機(jī)試驗(yàn)系統(tǒng)各模塊運(yùn)轉(zhuǎn)良好,采摘成功率達(dá)85%, 單根黃瓜采摘耗時28.6s。

圖1-7黃瓜采摘機(jī)器人（中國）

周云山(1995)[12]研制了具有計算機(jī)視覺的蘑菇采摘機(jī)器人,使蘑菇生產(chǎn)從苗床管理到收獲分類實(shí)現(xiàn)了全過程自動化,由攝像機(jī)采集蘑菇圖像,計算其面積、周長和中心坐標(biāo),面積和周長用于蘑菇分類,中心坐標(biāo)用于引導(dǎo)機(jī)械手采摘,但研究只是在二維平面內(nèi)的識別問題,而對3D目標(biāo)空間定位技術(shù)的研究特別少

俞高紅(2005)[13]以單體蘑菇為研究對象,研究內(nèi)容包括,蘑菇圖像的數(shù)字特征,提取邊界的算法,對蘑菇邊界進(jìn)行離散傅立葉變化提出僅需利用蘑菇的邊界信息求蘑菇形心坐標(biāo)的新方法,而且傅立葉描述可以進(jìn)行蘑菇邊界的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放操作,具有很強(qiáng)的邊界形狀重建功能。

江蘇大學(xué)的蔡健榮等[14]在 2005 年將 RGB 彩色模型轉(zhuǎn)換到 HIS 系統(tǒng)，根據(jù)Otsu（大津法）算法自動獲取彩色目標(biāo)圖像分割閾值。對成熟西紅柿進(jìn)行測試，根據(jù)西紅柿的顏色和形狀信息，能夠識別出成熟西紅柿，但對果實(shí)部分遮擋或重疊的情況缺少研究。

司永勝，喬軍 等[15]（2010）提出了利用歸一化的紅綠色差(R-G)/(R+G)分割蘋果的方法。對不同光照情況下拍攝的蘋果圖像進(jìn)行了識別,并對識別后的圖像進(jìn)行預(yù)處理后,獲得蘋果的輪廓圖像。對輪廓圖像采用隨機(jī)圓環(huán)法進(jìn)行果實(shí)形心和半徑提取。

1.4課題研究的主要內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu) 1.4．1課題研究的主要內(nèi)容

本課題在分析國內(nèi)農(nóng)業(yè)智能化作業(yè)設(shè)備的基礎(chǔ)上,以草莓為研究對象,將成熟的草莓從植株中識別出來。內(nèi)容如下: 研究所拍攝的植株中成熟草莓圖像的圖像特征,選擇適宜的圖像特征,將果實(shí)從植株中識別。由于 OpenCV 實(shí)現(xiàn)了圖像處理和機(jī)器視覺方面的很多通用算法，具有豐富的庫函數(shù)，所以成熟草莓識別部分的編程是在 VC++環(huán)境下，基于 OpenCV2.4.4 實(shí)現(xiàn)。簡述草莓采摘點(diǎn)確定的方法。本課題的技術(shù)路線如圖1.4.1所示：

圖1.4.1 技術(shù)路線

1.4.2論文結(jié)構(gòu)

第一章，緒論。敘述草莓果實(shí)目標(biāo)識別技術(shù)的研究目的和意義，闡述現(xiàn)階段國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并且通過分析提出本論文的大致內(nèi)容。

第二章，介紹機(jī)器視覺系統(tǒng)與常用的圖像處理方法，為第三章草莓圖像識別打下基礎(chǔ)。

第三章，攝像機(jī)標(biāo)定和草莓的識別。如：對圖像的取像、分割、濾波去噪等。第四章，對全文做了一個簡單總結(jié)以及對進(jìn)一步工作的展望。

1.5本章小結(jié)

本章闡述了國內(nèi)外農(nóng)業(yè)設(shè)施生產(chǎn)機(jī)器人的研究現(xiàn)狀,介紹了成熟草莓識別研究的目的和意義,并提出了本課題研究的主要內(nèi)容,給出了本課題的技術(shù)線圖。

第二章 機(jī)器視覺系統(tǒng)與常用的圖像處理方法

機(jī)器視覺是科學(xué)領(lǐng)域和工程領(lǐng)域富有挑戰(zhàn)性，應(yīng)用前景廣闊的一門綜合性學(xué)科。作為一門學(xué)科，人們對機(jī)器視覺的研究最早開始于 20 世紀(jì) 60 年代初，但直到 20世紀(jì) 80年代才在機(jī)器視覺基礎(chǔ)研究中取得重要進(jìn)展并建立了機(jī)器視覺理論的完整框架。現(xiàn)在的機(jī)器視覺已成為一門不同于圖像處理、模式識別、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的相對獨(dú)立的成熟學(xué)科。

機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是可以提高生產(chǎn)的安全性、可靠性及智能化程度。在人類肉眼難以滿足要求的場合或不適合人工作業(yè)的惡劣工作環(huán)境，往往選擇機(jī)器視覺代替人類視覺。此外在流水線生產(chǎn)過程中，用肉眼檢查產(chǎn)品質(zhì)量，誤差不容易控制且效率不高，用機(jī)器視覺檢測可以大幅改善生產(chǎn)效率、生產(chǎn)自動化及智能化程度，同時機(jī)器視覺容易實(shí)現(xiàn)大規(guī)模信息集成，是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。

機(jī)器視覺系統(tǒng)利用機(jī)器視覺代替人眼來完成各種測量和判斷任務(wù)。圖像處理技術(shù)的進(jìn)步直接推動著機(jī)器視覺的發(fā)展。圖像處理是指運(yùn)用計算機(jī)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行各種運(yùn)算。一般包括圖像壓縮編碼、圖像恢復(fù)、圖像增強(qiáng)、形態(tài)學(xué)處理、圖像分割、采樣量化、圖像分類等。圖像處理的主要功能是將低質(zhì)量圖像（反差小、噪聲大、畸變等）用計算機(jī)處理成適合于人眼觀察或機(jī)器檢測的圖像。

2.1機(jī)器視覺系統(tǒng)一個典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括：圖像采集（包括光源、鏡頭、相機(jī)）；圖像 處理和分析（包括圖像采集卡和圖像處理軟件）；輸出或顯示單元（包括過程控制器、顯示器和報警裝置等）。機(jī)器視覺系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)如圖2-1所示：

圖2-1 機(jī)器視覺系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

2.1.1機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用

機(jī)器視覺技術(shù)用計算機(jī)來分析圖像，并得出結(jié)論。目前機(jī)器視覺在科研和生產(chǎn)上有著廣泛的應(yīng)用。

一般來說機(jī)器視覺技術(shù)包括以下幾個過程：

（1）圖像采集：光學(xué)系統(tǒng)采集圖像，并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的電信號，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號傳入計算機(jī)存儲器，完成圖像的輸入。

（2）圖像處理：運(yùn)用不同的算法突出對結(jié)論有重要影響的圖像要素。（3）特性提?。簩@取的場景圖像信息進(jìn)行提取和處理，識別并量化圖像的關(guān)鍵特性。

（4）判決和控制：控制程序根據(jù)收到的數(shù)據(jù)做出結(jié)論，并進(jìn)行相應(yīng)的操作。

2.2常用的圖像處理方法

圖像處理的主要目的和技術(shù)包括增強(qiáng)圖像以改善圖像視覺效果、恢復(fù)退化圖 像以消除各種干擾的影響[16]。常用的處理方法有：顏色空間轉(zhuǎn)換、灰度化和二值化、圖像分割、濾波、圖像形態(tài)學(xué)處理、邊緣提取和輪廓提取等。

2.2.1 顏色空間

顏色是物體屬性的外在表現(xiàn)，具有對物體本身的方向、尺寸、視角等依賴性 小、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，因此在圖像分割中占有舉足輕重的地位，對彩色圖像的處 理是目前圖像處理領(lǐng)域非常重要的研究課題。在圖像分割時，通常要提取目標(biāo)對 象的顏色特征在特定的顏色空間與背景進(jìn)行比較。顏色空間也稱彩色模型，它的 用途是在某些標(biāo)準(zhǔn)下用通常可接受的方式對彩色加以說明。本質(zhì)上，彩色模型是 坐標(biāo)系統(tǒng)和子空間的闡述。每種顏色都用空間單個點(diǎn)表示。在彩色圖像處理中，選擇合適的彩色模型是很重要的。根據(jù)應(yīng)用對象不同，可將彩色模型分成兩大類。一類面向硬件設(shè)備比如彩色攝像機(jī)和彩色打印機(jī)等。另一類面向彩色處理分析或 者視覺感知為目的的應(yīng)用，如圖像處理算法，動畫中的彩色圖形等。對顏色的分 析和描述離不開顏色的定量表示，目前在數(shù)字圖像處理中，最常用的彩色模型有 RGB、HSV 等。

實(shí)際中用的最多的面向硬件設(shè)備的彩色模型是 RGB 彩色模型。彩色打印機(jī) 和電視攝像機(jī)等都是在 RGB 彩色模型下工作的。在人類視覺中，所有顏色都可 以看作是三基色——紅（Red）、綠（Green）、藍(lán)（Blue）不同比例的組合。

RGB 彩色模型是笛卡爾三維坐標(biāo)空間的一個子空間，其中三個坐標(biāo)軸分別 用 R，G，B 標(biāo)記。RGB 彩色模型是一個正方體，原點(diǎn)與黑色對應(yīng)，離坐標(biāo)原點(diǎn) 最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)與白色對應(yīng)，在此模型中，從黑色到白色的亮度值分布在從原點(diǎn)到離 原點(diǎn)最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)的對角線上，而立方體空間內(nèi)其余各點(diǎn)分別對應(yīng)不同的顏色。R、G、B 三分量的取值范圍都在[0，255]區(qū)間，圖 2-2（a）為 RGB 顏色空間模型。

圖 2-2 顏色空間模型

面向硬設(shè)備的彩色模型與人的視覺感知有一定差距且使用時不太方便，例如 給定一個彩色信號，人很難判斷其中的 R，G，B 分量，這時使用面向視覺感知 的顏色模型比較方便。在面向視覺感知的顏色模型中，HSV 彩色模型與人類對 顏色的感知最接近。

這個顏色模型中的三個參數(shù)分別是：色彩（H）、飽和度（S）和亮度（V）。HSV 彩色模型是從 RGB 彩色模型演化而來的，如果沿 RGB 立方體對角線的白 色頂點(diǎn)向黑色原點(diǎn)觀察，就會看到立方體的六邊形外形。其中六邊形邊界對應(yīng)色 彩，水平軸對應(yīng)飽和度，亮度沿垂直軸變化。HSV 彩色模型的坐標(biāo)系統(tǒng)可用六 棱錐來表示，見圖 2-2（b）。在 RGB 空間中任一點(diǎn)的 R、G、B（均在[0，255] 區(qū) 間）均可轉(zhuǎn)換到 HSV 空間，得到 H、S、V 值，見式（3.16）。在農(nóng)產(chǎn)品顏色分 類中，RGB 模型與 HSV 模型是用的最多的彩色模型。

物體表面因光照輻射而呈現(xiàn)出顏色。在自然環(huán)境下生長的農(nóng)作物，由于受到 水分、營養(yǎng)、光照及成熟度等諸多因素影響，它們的莖、桿、葉及果實(shí)形成了不 同的顏色。因此人們可以通過顏色對果實(shí)、樹干等進(jìn)行識別并評價它們的優(yōu)劣。

2.2.2灰度圖像和二值圖像

通常相機(jī)采集的彩色圖像是 RGB 彩色圖像，圖像的每個像素由紅色、綠色、藍(lán)色三個分量組成[17]。每個分量的強(qiáng)度等級分為 0～255 共計 256 種。在實(shí)際應(yīng)用中，往往需要將 RGB 彩色圖像轉(zhuǎn)換為 256 階的灰度圖像，圖 2-3 給出了示例。

（a）彩色Lena圖像（b）灰度Lena圖像

圖2-3彩色圖像灰度化

（a）灰度Lena圖像（b）Lena二值圖像

圖2-4灰度圖像二值化

在實(shí)際應(yīng)用中，往往還需要將灰度圖像進(jìn)一步轉(zhuǎn)換成二值圖像，二值化方法包括兩種：固定閾值法和自適應(yīng)閾值法。固定閾值法最常用的方法是設(shè)定一個全局閾值 T，用 T 將圖像數(shù)據(jù)分成兩部分：大于等于 T 的像素集合和小于 T 的像素集合。將大于等于 T 的像素集合的灰度值設(shè)定為黑色（或者白色），小于 T 的像素集合的灰度值設(shè)定為白色（或者黑色）。在圖像細(xì)節(jié)表現(xiàn)方面，固定閾值法存在很大缺點(diǎn)。為了克服這個缺點(diǎn)，出現(xiàn)了自適應(yīng)閾值法。針對有很強(qiáng)照明或反射梯度的圖像，需要根據(jù)梯度進(jìn)行閾值化時，自適應(yīng)閾值法非常有用。閾值的選擇在每個像素點(diǎn)都可能不同，通過計算像素點(diǎn)鄰域的加權(quán)平均，然后減去一個常數(shù)來確定該像素的閾值。圖 2-4 給出了灰度圖像二值化示例。

2.2.3圖像分割

圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來,包括圖像中的邊緣、區(qū)域等。圖像分割是圖像處理與計算機(jī)視覺必不可少的重要環(huán)節(jié)，是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,得到了研究人員的廣泛重視，但是其發(fā)展較慢。迄今為止，還沒有一種圖像分割方法適用于所有圖像。圖像分割的技術(shù)和算法種類繁多,是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典難題,人們至今仍在不斷探索新的分割理論與分割算法。圖像分割算法基本可以分為兩大類:邊緣檢測和閾值分割。

基于邊緣的分割是通過檢測出不同區(qū)域邊緣來進(jìn)行分割。所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化的那些像素的集合。它存在于目標(biāo)與背景之間，是圖像分割所依賴的最重要的特征。因此，邊緣檢測可以看作是處理許多復(fù)雜問題的關(guān)鍵。對于邊緣的檢測常常借助于邊緣檢測算子進(jìn)行，常用的邊緣檢測算子有：R oberts算子、Laplace算子、Sobel算子、R obinson算子、K its算子等。

閾值分割法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術(shù),其基本原理是通過設(shè)定不同的

特征閾值,把圖像像素點(diǎn)分為若干類。閾值法是一種簡單但是非常有效的方法,特別是不同物體或結(jié)構(gòu)之間的有很大的強(qiáng)度對比時,能夠得到很好的效果。閾值分割實(shí)現(xiàn)簡單、計算量小、性能較穩(wěn)定,已被應(yīng)用于很多的領(lǐng)域。

在O penCV 中實(shí)現(xiàn)了三種跟圖像分割相關(guān)的算法，它們分別是：水嶺分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。(1）3.1分水嶺分割算法

它是一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的一種圖像分割方法，其基本思想是把圖像看作是測地學(xué)上的拓?fù)涞孛?，圖像中每一點(diǎn)像素的灰度值表示該點(diǎn)的海拔高度，每一個局部極小值及其影響區(qū)域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺算法首先計算灰度圖像的梯度，這對山谷或沒有紋理的盆地（亮度值低的點(diǎn)）形成有效，也對山頭或圖像中有主導(dǎo)線段的山脈的形成有效。然后開始從用戶指定點(diǎn)或算法得到點(diǎn)開始持續(xù) “灌注” 盆地直到這些區(qū)域連在一起。合并后的區(qū)域通過聚集的方式進(jìn)行分割，從而把圖像分割成相應(yīng)的標(biāo)記區(qū)域[18]。在O penCV 中該算法實(shí)現(xiàn)的函數(shù)為cvW atershed(),其定義如下：void cvW atershed(constCvA rr*im age,CvA rr*m arkers);其中 im age是一個 8 位（三通道）的彩色圖像，而 m arker是單通道整形，具有相同維數(shù)的圖像。經(jīng)過分水嶺算法分割處理后的圖像效果圖如下圖所示:

原圖像

分水嶺分割

圖2-5分水嶺算法分割處理

(2）金字塔分割算法

圖像金字塔是一個圖像集合，集合中的所有圖像都源于同一個原始圖像，而且是通過對圖像連續(xù)降采樣獲得，直到達(dá)到某個終止條件才停止降采樣。金字塔分割首先建立一個圖像金字塔，然后在G i的像素和G i+1的像素直接依照對應(yīng)關(guān)系，建立起 “父—子” 關(guān)系[17]?，F(xiàn)在金字塔的高層低分辨率圖像上完成，然后逐層對分割加以優(yōu)化。經(jīng)過金字塔算法分割處理后的圖像效果圖如下圖所示: 14

原圖像 金字塔分割

圖2-6金字塔算法分割處理

(3)均值漂移分割算法

均值漂移分割能找到在空間上顏色分布的峰值。要根據(jù)空間變量設(shè)置一個空間半徑（spatialRadius）,根據(jù)顏色變量設(shè)置一個顏色半徑（colorR adius）。經(jīng)過均值漂移算法分割處理后的圖像效果圖如下圖所示:

原圖像 均值漂移算法分割

圖 2-7均值漂移算法分割

2.2.4圖像濾波

圖像濾波，即在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對目標(biāo)像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。

由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的污染。另外，在圖像處理的某些環(huán)節(jié)當(dāng)輸入的像對象并不如預(yù)想時也會在結(jié)果圖像中引入噪聲。這些噪聲在圖像上常表現(xiàn)為一引起較強(qiáng)視覺效果的孤立象素點(diǎn)或象素塊。一般，噪聲信號與要研究的對象不相關(guān)它以無用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像的可觀測信息。對于數(shù)字圖像信號，噪聲表為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖像象素的真實(shí)灰度值上，在圖 15

像造成亮、暗點(diǎn)干擾，極大降低了圖像質(zhì)量，影響圖像復(fù)原、分割、特征提取、圖識別等后繼工作的進(jìn)行。要構(gòu)造一種有效抑制噪聲的濾波機(jī)必須考慮兩個基本問題能有效地去除目標(biāo)和背景中的噪聲；同時，能很好地保護(hù)圖像目標(biāo)的形狀、大小及特定的幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。（1）中值濾波

中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是取某種結(jié)構(gòu)的二維滑動模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為其中f?x,y?，g?x,y?分別為原始圖像和處理g?x,y??med?f?x?k,y?l?,?k,l?w?，后圖像。W為二維模板，通常為2*2，3*3區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。（2）均值濾波

均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為領(lǐng)域平均法。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個像素值，即對待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)(x,y)，作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度個g(x,y)，即g(x,y)?1m?f(x,y)，m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。（3）高斯濾波

高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過程。通俗的講，高斯濾波就是對整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均的過程，每一個像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個模板(或稱卷積、掩模)掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值。

若使用3×3模板，則計算公式如下：

g(x,y)?{f(x?1,y?1)?f(x?1,y?1)?f(x?1,y?1)?f(x?1,y?1)? [f(x?1,y)?f(x,y?1)?f(x?1,y)?f(x,y?1)]?2?f(x,y)?4}?16其中，為圖像中f(x,y)點(diǎn)的灰度值，g(x,y)為該點(diǎn)經(jīng)過高斯濾波后的值。（4）最大均勻性平滑濾波

最大均勻性平滑濾波是針對一些濾波方法在消除噪聲時引起邊緣退化的現(xiàn)象而提出的，其基本思想是，若圖像中的一個區(qū)域含有邊緣，它的灰度方差必定 16

較大。該方法采用了9種不同形狀的模板，1個正方形模板，4個對稱的五邊形模板，4個對稱的六邊形模板，用各模板內(nèi)的灰度方差作為各個區(qū)域不均勻性的測試，以最為均勻的區(qū)域灰度均值作為被處理點(diǎn)的像素值。（5）低通空域?yàn)V波

低通空域?yàn)V波是一種保留圖像的低頻成分，減少圖像的高頻成分的處理方法，有的稱之為消噪聲掩膜法。因?yàn)閳D像噪聲常常以高頻、隨機(jī)的形式表現(xiàn)出來，大面積的背景區(qū)和亮度漸變區(qū)域則屬低頻成分。低通空域?yàn)V波以卷積方法進(jìn)行。卷積方法實(shí)質(zhì)是一種加權(quán)求和的過程。選擇某種形狀的鄰域，將鄰域中的每個像素與卷積核中的對應(yīng)元素相乘，乘積求和的結(jié)果即為模板中心像素的新值，卷積核中的元素稱為加權(quán)系數(shù)。（6）高通空域?yàn)V波

高通空域?yàn)V波可以增強(qiáng)圖像的高頻成分而不改變圖像的低頻成分。這種情況下，相對來說，削弱了圖像的低頻成分。因?yàn)閳D像的邊緣或線條與圖像中的高頻分量相對應(yīng)，高通濾波可以讓高頻分量順利通過，使圖像的邊緣輪廓變得清楚。

2.3本章小結(jié)

本章節(jié)主要介紹機(jī)器視覺系統(tǒng)的概念,機(jī)器視覺系統(tǒng)作用和常用的圖像處理方法。在此基礎(chǔ)上，通過對理論的研究，找出適合于本次課題研究用的草莓的圖像識別方法，為第三章草莓的識別打下良好的基礎(chǔ)。

第三章 攝像機(jī)標(biāo)定和草莓的識別

攝像機(jī)標(biāo)定是機(jī)器視覺的首要任務(wù)。如果需要建立二維圖像空間像素點(diǎn)和三維空間物理點(diǎn)之間的關(guān)系，首先必須進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定[19]，它是攝像機(jī)測量與真實(shí)世界測量的聯(lián)系橋梁。場景不僅僅是三維的，也是用物理單位度量的空間，因此攝像機(jī)的自然單位（像素）和物理世界的長度單位（米）的關(guān)系對三維場景的重構(gòu)至關(guān)重要。攝像機(jī)標(biāo)定需要建立攝像機(jī)幾何模型和透鏡畸變（模型，這兩個模型定義了攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù),對攝像機(jī)得到的每一幅特定物體的圖像，可以在攝像機(jī)坐標(biāo)系統(tǒng)上用旋轉(zhuǎn)矩陣）和平移矩陣來描述物體的相對位置，二者構(gòu)成了攝像機(jī)外參數(shù)。知道了攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)就可以進(jìn)行投影變換即由物理點(diǎn)三維空間坐標(biāo)計算出物理點(diǎn)在圖像平面投影點(diǎn)的二維像素坐標(biāo)。

準(zhǔn)確識別成熟油草莓是草莓采摘機(jī)器人進(jìn)行采摘作業(yè)的首要任務(wù)。本章通過對成熟草莓、未成熟草莓及樹葉的色差分量信息進(jìn)行提取和統(tǒng)計分析，提出一種基于色差分量閾值分割的成熟草莓自動識別算法，并在 VC++ 環(huán)境下基于 OpenCV2.4.4編程實(shí)現(xiàn)。

本文采用的攝像機(jī)是微軟公司發(fā)布的。本章簡明扼要地介紹了攝像機(jī)標(biāo)定的基本理論和概念，并通過一種高精度攝像機(jī)標(biāo)定法——張正友的平面模板標(biāo)定法對相機(jī)參數(shù)進(jìn)行了確認(rèn)。本章的重點(diǎn)是介紹成熟草莓的識別。

3.1 攝像機(jī)標(biāo)定

機(jī)器視覺的研究目的是讓機(jī)器人通過二維圖像認(rèn)知三維世界，從中獲取用于重建和識別對象的信息。攝像機(jī)是二維圖像和三維世界的聯(lián)系橋梁，攝像機(jī)的幾何模型表征了二者的相互關(guān)系，這種關(guān)系通過攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)來描述，攝像機(jī)標(biāo)定過程就是求解攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的過程。

3.1.2攝像機(jī)標(biāo)定方法

依據(jù)是否需要標(biāo)定參照物，標(biāo)定方法可分為三種：傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定方法，攝像機(jī)自標(biāo)定方法和主動視覺攝像機(jī)標(biāo)定法[20]。

傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定的基本方法是，在一定的攝像機(jī)模型下，基于特定的實(shí)驗(yàn)條件如形狀、尺寸已知的參照物，經(jīng)過圖像處理，利用一系列數(shù)學(xué)變換和計算方法，求取攝像機(jī)模型內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)，一般采用標(biāo)定塊作為參照物。傳統(tǒng)標(biāo)定方法對于任意的攝像機(jī)模型均適用，精度高，但該標(biāo)定方法的算法復(fù)雜，標(biāo)定計算 的復(fù)雜度與攝像機(jī)成像幾何模型的復(fù)雜性有關(guān)，而實(shí)際應(yīng)用中很多情況下無法使用標(biāo)定塊。

攝像機(jī)自標(biāo)定方法不依賴于任何特殊標(biāo)定物或某些三維信息已知的控制點(diǎn)，而僅僅利用了圖像對應(yīng)點(diǎn)的信息，直接通過圖像來完成標(biāo)定，得到相應(yīng)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。這種標(biāo)定方法僅需要建立圖像之間的對應(yīng)，靈活性強(qiáng)，使得機(jī)器視覺技術(shù)能夠在更廣闊的范圍使用。但這種方法標(biāo)定過程復(fù)雜，不能滿足實(shí)時性要求較高的場合，主要用在對精度要求不高的場合，如通訊和虛擬現(xiàn)實(shí)等場合

基于主動視覺的攝像機(jī)標(biāo)定方法是根據(jù)自主控制攝像機(jī)來獲取圖像數(shù)據(jù)，線性地求解攝像機(jī)的模型參數(shù)。這種標(biāo)定方法由于在標(biāo)定過程中已知了關(guān)于攝像機(jī)的運(yùn)動信息(包括諸如攝像機(jī)在平臺坐標(biāo)系下朝某一方向平移某一給定量、攝像機(jī)的平移運(yùn)動相互正交等定量信息，以及攝像機(jī)僅作純平移運(yùn)動或僅作旋轉(zhuǎn)運(yùn)動等定性信息)，所以一般來說，攝像機(jī)的模型參數(shù)可以線性求解且計算簡單、魯棒性較高，缺點(diǎn)是不能用于攝像機(jī)運(yùn)動未知和無法控制的場合，系統(tǒng)的成本較高。

在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，應(yīng)根據(jù)具體的任務(wù)、綜合考慮速度、精度的要求和復(fù)雜性、價格的因素選擇合適的標(biāo)定方法。專用的標(biāo)定塊價格非常昂貴，而傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定方法中的平面模板標(biāo)定法，其標(biāo)定物繪制簡單，價格低廉，是一種非常實(shí)用、精度較高的標(biāo)定方法。本文綜合考慮上述因素，選擇平面模板標(biāo)定法作為草莓機(jī)器視覺系統(tǒng)的標(biāo)定方法。

3.1.3平面模板標(biāo)定法

1998 年張正友的平面標(biāo)定法，考慮了徑向畸變，利用多幅平面模板代替?zhèn)鹘y(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定塊，標(biāo)定攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。該方法只需繪制一個具有精確定位點(diǎn)陣的模板，模板用普通的激光打印機(jī)打印貼在一個平板上，然后用攝像機(jī)在兩個以上不同的方位拍攝模板的圖像，攝像機(jī)和模板都可以自由的移動，最后通過確定圖像和模板上的點(diǎn)的匹配關(guān)系，計算出圖像和模板之間的轉(zhuǎn)換矩陣，并利用該矩陣求解出攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，原理圖如圖3-1所示。

圖3-1 張正友平面標(biāo)定法原理圖

其基本原理是：在這里假定模板平面在世界坐標(biāo)系的平面上，則模型為

?X??X??u??Y???K?r r r t ????K?r r t ??Y?（3-1）s?v12312?????0??1???? ?1??????1??

~T~T其中,K 為攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣，M?K?X Y 1?為模板平面上點(diǎn)的齊次坐 1?,為模板平面上點(diǎn)投影到圖象平面上對應(yīng)點(diǎn)的齊次坐標(biāo)，標(biāo)，m?K?u v?r1 r2 r3 ?和t分別是旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。

11H?K?h1 h2 h3???K?r1 r2 t?，r1?K?1h1,r2?K?1h2??（3-2）

根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣的性質(zhì)如下：

T? ?r1r2?0?（3-3）??r1?r2?1每幅圖像可獲得以下兩個對內(nèi)參數(shù)矩陣的基本約束：

T?T?1??h1KKh2?0?T?T?1T?T?hKKh?hK?1h212K?1

(3-4)

由于攝像機(jī)有五個未知參數(shù)，所以當(dāng)圖像數(shù)目大于等于 3 時就可以線性唯一的解出 K。

利用該方法標(biāo)定系統(tǒng)時的主要步驟[10]有：（1）繪制并打印標(biāo)定模板并貼在一個平板上。

（2）移動標(biāo)定模板從不同角度拍攝若干張模板圖像作為標(biāo)定圖像。（3）檢測出模板圖像中的特征角點(diǎn)。（4）求出攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)。

（5）求畸變系數(shù)，并進(jìn)一步優(yōu)化求精，減少標(biāo)定誤差

相機(jī)參數(shù)

平面模板 繪制棋盤角點(diǎn)

圖3-2平面模板標(biāo)定法

3.2 實(shí)驗(yàn)平臺 3.2.1 硬件設(shè)施

本次研究用的硬件設(shè)備包括HP筆記本電腦、草莓、Gsou攝像頭。

Gsou攝像頭：外觀造型小鋼炮，免驅(qū)動，像素1000萬，感光元件類型CMOS，最大分辨率1024x768.硬件設(shè)施如圖3-3所示：

圖 3-3 硬件設(shè)施

3.2.2 軟件

基于Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境,利用OPENCV進(jìn)行圖像處理。OPENCV的應(yīng)用領(lǐng)域：

1.人機(jī)互動； 7.機(jī)器人 2.物體識別； 8.運(yùn)動分析 3.圖像分割； 9.機(jī)器視覺 4.人臉識別； 10.結(jié)構(gòu)分析 5.動作識別； 11.汽車安全駕駛

6.運(yùn)動跟蹤

OPENCV 編程語言：

OPENCV[17]用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。該庫也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口。這些語言的API接口函數(shù)可以通過在線文檔獲得。如今也提供對于C#, Ch, Ruby的支持。

3.3 草莓的識別

在農(nóng)業(yè)設(shè)施內(nèi)對作物的果實(shí)圖像進(jìn)行實(shí)時、準(zhǔn)確地目標(biāo)識別,是采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,而目標(biāo)識別的實(shí)質(zhì)是圖像分割。大部分草莓處于采摘期時,表面顏色與背景顏色存在較大差異,而同一品種果實(shí)表面顏色相近。體現(xiàn)在色彩空間中,果實(shí)表面顏色和背景顏色存在著不同的分布特性。根據(jù)這一特性,本研究應(yīng)用了一種基于色彩空間,適用于果實(shí)目標(biāo)提取的圖像分割算法。

快速而有效的把水果從背景中提取出來的方法是使用閾值分割方法。本研究 的對象為成熟草莓，在圖像上成熟草莓呈現(xiàn)紅色,背景大部分是綠色的枝葉,還有少部分是介于黃色和紅色之間的枯萎枝葉。利用兩者的顏色差異,采用簡單的閾值,就可以把水果從背景中分離出來。

3.3.1 草莓識別處理流程

草莓識別處理流程如圖 3-4所示

圖3-4草莓識別處理流程

3.3.2 采集圖像

通過攝像頭對草莓進(jìn)行拍攝采集的圖像如圖3-5所示：

圖 3-5采集的草莓圖像

3.3.1 顏色空間轉(zhuǎn)換

本文采用將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，HSV顏色空間在上一章做了介紹。

選擇在HSV顏色空間下進(jìn)行處理的原因：

RGB圖像無法用單一的參數(shù)對圖像進(jìn)行分割，RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像再進(jìn)行分割，這樣做的代價就是大大的損失的圖像的色彩特征。但是如果將RGB圖像轉(zhuǎn)化到HSV空間，卻可以直接給綠色劃定一個定義區(qū)間了，即H（色調(diào)）的區(qū)間。在HSV色彩空間內(nèi)進(jìn)行草木、樹木圖像的分割，通過設(shè)定綠色區(qū)間的H（色調(diào)）的門限值，提取圖像中綠色的像素點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)分割。HSV3分量之間的相關(guān)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于RGB色彩空間中3分量的聯(lián)系。顏色作為綠色植物的重要特征可以作為草木、樹木圖像分割的重要依據(jù)。當(dāng)綠色植物所處的周圍環(huán)境的色調(diào)與植物色調(diào)差別較大時，通過把RGB模型轉(zhuǎn)換到HSV模型，經(jīng)H分割，可以得到比較理想的分割圖像和算法，簡單快捷。同時MATLAB圖像處理工具箱提供了大量數(shù)字圖像處理的函數(shù)可供調(diào)用，可以很方便地實(shí)現(xiàn)各種分割算法，并進(jìn)行算法評價。

3.3.2圖像分割

在第二章中介紹了圖像分割的方法，在這里本文采用閾值分割圖像。如圖3-6所示：

采集的原圖像 分割果實(shí)

圖3-6(a)RGB顏色空間分割果實(shí)

采集原圖像 分割果實(shí)

圖 3-6（b）HSV顏色空間分割果實(shí)

采集原圖像 分割枝葉

圖3-6（c）RGB顏色空間分割枝葉

采集原圖像 分割枝葉

圖3-6（d）HSV顏色空間分割枝葉

在HSV顏色空間分割枝葉的時候，由于窗簾顏色和草莓枝葉顏色十分相近，所以連窗簾也一起分割下來了。通過上述分割對比，本文在預(yù)處理階段選擇先將RGB顏色空間愛你轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間在進(jìn)行分割是可行的。

3.3.3噪聲去除和圖像填充

如圖3-6所示，分割后的圖像中仍有許多像素被誤判。這些被誤判像素可分為兩類:一是背景區(qū)域被誤判為目標(biāo);另一類是目標(biāo)由于光照等原因被誤判為背景。

第一類誤判在視覺上表現(xiàn)為散點(diǎn)的噪聲,均散落于草莓區(qū)域以外。這些噪聲與分割后被判為草莓的像素分別形成多個單連通區(qū),噪聲區(qū)域的面積相比于草莓部分的面積要小很多。解決這個問題可以用中值濾波處理。如圖3-7所示。

第二類誤判在分割后的圖像上的目標(biāo)內(nèi)部表現(xiàn)為一些黑洞。對于這后者和前者中黑洞較小的情況,使用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算處理可以得到很好的改善“但當(dāng)黑洞是由原圖上一些明亮的光斑造成的話通常面積較大,形態(tài)學(xué)運(yùn)算難以產(chǎn)生效果。解決這個問題的方法就是對閉運(yùn)算后的圖像進(jìn)行孔洞填充，如果還有散點(diǎn)，再濾波處理即可。

處理前 處理后

圖3-7第一類噪聲去除

形態(tài)學(xué)運(yùn)算中腐蝕，膨脹，開運(yùn)算和閉運(yùn)算。（1）膨脹

膨脹是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到該物體中，使邊界向外部擴(kuò)張的過程?？梢杂脕硖钛a(bǔ)物體中的空洞。

膨脹的算法：用3x3的結(jié)構(gòu)元素，掃描圖像的每一個像素用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋 的二值圖像做“與”操作如果都為0，結(jié)果圖像的該像素為0。否則為1結(jié)果： 26

使二值圖像擴(kuò)大一圈。如圖3-8所示膨脹處理：

處理前 處理后

圖3-8膨脹處理

（2）腐蝕

腐蝕是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到該物體中，使邊界向內(nèi)部收縮的過程?？梢杂脕硐∏覠o意義的物體。

腐蝕的算法：用3x3的結(jié)構(gòu)元素，掃描圖像的每一個像素用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋 的二值圖像做“與”操作如果都為1，結(jié)果圖像的該像素為1。否則為0結(jié)果：使二值圖像減小一圈。如圖3-9所示腐蝕處理：

處理前 處理后

圖3-9腐蝕處理

（3）先腐蝕后膨脹的過程稱為開運(yùn)算。用來消除小物體、在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。

（4）先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運(yùn)算。用來填充物體內(nèi)細(xì)小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時并不明顯改變其面積。

處理前 處理后

圖3-10填充處理

3.3.4質(zhì)心獲取

質(zhì)心是標(biāo)示目標(biāo)位置的重要參數(shù)，在二維圖像中質(zhì)心坐標(biāo)可以根據(jù)目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)的坐標(biāo)來計算。對于目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)的集合η（x,y）,其質(zhì)心坐標(biāo)(x,y)為：

==

式中，N是目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)的個數(shù)。在獲取質(zhì)心的時候要經(jīng)過篩選，比如形狀，大小等。如圖3-11（a）,(b)所示，其中圓圈表示質(zhì)心的位置。

圖3-11（a）質(zhì)心獲取 圖3-11（b）質(zhì)心獲取

3.4簡介草莓采摘點(diǎn)確定的方法

在上一節(jié)中我們已經(jīng)可以將草莓的特征提取出來并且可以知道它的質(zhì)心位置，接下來就是確定草莓采摘點(diǎn)的位置。最常用的方法是基于雙目立體視覺技術(shù)來定位，在這里我想說一下我的想法：運(yùn)用一臺攝像機(jī)和多個光電位置傳感器來初步確定草莓采摘點(diǎn)的方法。

3.4.1采摘點(diǎn)的確定

距離檢測的根本目的還是要確定采摘點(diǎn),不同采摘方式要求不同的采摘點(diǎn),草莓采摘中主要的采摘方式分為剪切式和吸取式的。前者采取用剪刀剪斷莖的辦法,采摘點(diǎn)是花萼上方5mm處;后者應(yīng)用吸住后擰斷的辦法,則采摘點(diǎn)是表面最凸出的點(diǎn)?；谶吘壠ヅ涞乃惴ㄖ饕槍羟惺讲烧?對于吸取式采摘點(diǎn)的位置只能采取估測的辦法。對剪切式的采摘點(diǎn),采摘點(diǎn)位于草莓果柄上,距花萼約5mm，采摘點(diǎn)在二維圖像上的位置如圖3-12,P為理想切斷點(diǎn),D為實(shí)際切斷點(diǎn),C是形心位置,E是草莓上半部邊界點(diǎn),J為果尖, 且E,D,J,C共線。由于C到D的距離很小,因此可以近似地用D代替P,即認(rèn)為D為采摘點(diǎn)。綜上所述,要確定采摘點(diǎn)位置,關(guān)鍵是確定果尖的位置，對于絕大多數(shù)草莓,其形狀近似于橢球,且下尖上粗,所以其重心向花萼處偏移,果尖是草莓邊界到中心距離最長的點(diǎn)。因此,使該距離最大的點(diǎn)就是果尖J。果尖位置確定后,在JC延長線上搜索E點(diǎn),然后在該延長線上搜索距E5mm的點(diǎn)D,該點(diǎn)即為采摘點(diǎn)[7],其深度由所有靠近中間的邊緣點(diǎn)(圖3-12中的P2、P3、P4部分)的深度均值確定。

圖3-12草莓采摘點(diǎn)位置特征

3.4.2 圖像融合

為了確定草莓采摘點(diǎn)的位置，本文將進(jìn)行圖像融合，將果實(shí)和枝葉圖像融合在一起，然后根據(jù)草莓質(zhì)心坐標(biāo)，截取部分特征進(jìn)行進(jìn)一步的研究。如圖3-13所示：

（a）分割果實(shí)圖像(b)分割枝葉圖像

(c)圖像融合（d）截取圖像

圖3-13 圖像融合

3.4.3 剪切示意圖

攝像機(jī)對草莓進(jìn)行拍攝，同時光電傳感器A放在機(jī)械手上進(jìn)行測距。當(dāng)機(jī)械手和草莓之間的距離大于光電傳感器測量范圍是機(jī)械手可以朝著目標(biāo)快速前進(jìn)；當(dāng)距離等于光電傳感器測量距離時，機(jī)械手開始減速，緩慢前進(jìn)。

機(jī)械手的側(cè)面安上光電傳感器B，確定機(jī)械手的剪切裝置和草莓果柄的位置。當(dāng)果柄在剪切裝置（剪刀）里面是，傳感器發(fā)出信號，此時剪切裝置可以動作，將 30

果柄剪斷。示意圖如圖3-14所示：

圖3-14 剪切示意圖

關(guān)于草莓采摘點(diǎn)的具體算法及實(shí)驗(yàn)不是本次課題的研究任務(wù)。

3.5本章小結(jié)

準(zhǔn)確識別成熟草莓是草莓采摘機(jī)器人進(jìn)行采摘作業(yè)需要完成的首要任務(wù)。本章節(jié)首先簡單介紹了攝像機(jī)標(biāo)定的方法，然后重點(diǎn)講述草莓的形狀特征提取。當(dāng)綠色植物所處的周圍環(huán)境的色調(diào)與植物色調(diào)差別較大時，通過把RGB模型轉(zhuǎn)換到HSV模型，經(jīng)H分割，可以得到比較理想的分割圖像和算法，簡單快捷。通過一系列的圖像處理，最終可在圖像中識別出絕大部分的成熟草莓并記錄草莓圖像質(zhì)心坐標(biāo)。

本文在算法的編程中，如將 RGB 彩色圖像轉(zhuǎn)換成HSV圖像，再將HSV圖像進(jìn)行通道分離處理，分離成H通道，S通道，V通道，然后對H通道進(jìn)行分割、圖像形態(tài)學(xué)處理等都用到了 OpenCV 庫函數(shù)。OpenCV 的設(shè)計目標(biāo)是執(zhí)行速度盡量快，主要關(guān)注實(shí)時應(yīng)用。它采用優(yōu)化的 C 代碼編寫，能夠充分利用多核處理器的優(yōu)勢。利用 OpenCV 可以降低編程的復(fù)雜度且開發(fā)出的程序具有實(shí)時性要求高、魯棒性好的特點(diǎn)。

第四章 結(jié)論與展望

4.1結(jié)論

草莓采摘機(jī)器人是一種具有感知識別能力,能夠自動完成草莓果實(shí)采摘等作業(yè)任務(wù)的智能機(jī)械收獲系統(tǒng),其作用在于可以降低采摘勞動強(qiáng)度和生產(chǎn)費(fèi)用、提高作業(yè)效率和產(chǎn)品質(zhì)量、保證果實(shí)適時采摘,因此對其相關(guān)技術(shù)研究具有重大現(xiàn)實(shí)意義。本文研究基于機(jī)器視覺的成熟草莓識別系統(tǒng)，對成熟草莓識別進(jìn)行了理論研究和實(shí)驗(yàn)分析。

本文的研究主要內(nèi)容如下：（1）了解高架草莓的實(shí)際種植情況；（2）掌握機(jī)器視覺相關(guān)知識；

（3）搭建實(shí)驗(yàn)平臺，設(shè)計高架草莓識別及定位算法；（4）編制相關(guān)程序；

（5）附算法流程圖及相關(guān)代碼；

在主要內(nèi)容中重點(diǎn)是自然背景下對草莓的正確識別。對草莓的圖像識別技術(shù)路線為：圖像采集、顏色空間轉(zhuǎn)換、通道分離、閾值分割、去噪和圖像填充、求得草莓質(zhì)心。實(shí)驗(yàn)顯示本課題的研究基本上完成了任務(wù)要求，能夠?qū)⒉葺崛〕鰜?，并且找到了草莓的質(zhì)心坐標(biāo)，為后續(xù)工作打下了基礎(chǔ)。

4.2 展望

設(shè)施農(nóng)業(yè)機(jī)器人是21世紀(jì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個重要方向,將推動我國農(nóng)業(yè)向知識型、精細(xì)型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。本文針對農(nóng)業(yè)設(shè)施內(nèi)草莓采摘機(jī)器人目標(biāo)信息獲取的問題,基于機(jī)器視覺技術(shù),在靜態(tài)條件下對成熟草莓的果實(shí)的識別方法進(jìn)行了研究，目的是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的自動采摘,在以下幾個方面還可以繼續(xù)進(jìn)行研究:（1）選擇樣本時考慮存在遮擋的情況。（2）完善多個目標(biāo)識別和標(biāo)記的算法。

（3）選擇農(nóng)業(yè)設(shè)施內(nèi)其它果蔬作為樣本,通過改進(jìn)算法以增強(qiáng)該系統(tǒng)的通用性。（4）在保證精度的基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化算法,提高運(yùn)算速度,為實(shí)時處理奠定基礎(chǔ),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)動態(tài)條件下的目標(biāo)距離檢測。

（5）可以嘗試應(yīng)用立體視覺技術(shù)對草莓空間點(diǎn)位置進(jìn)行確定。

致謝

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附錄：程序代碼

第二篇：草莓采摘致辭

綠陽蔬果專業(yè)合作社草莓采摘節(jié)致辭

（2012年1月8日）

尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位來賓，女士們，先生們：

在新春伊始、萬象更新之際，我們滿懷喜悅的心情相約沙溪，共祝首屆沙溪鎮(zhèn)半涇村草莓采摘節(jié)拉開帷幕。在此，我謹(jǐn)代表中共太倉市市委、沙溪鎮(zhèn)人民政府和勤勞智慧、熱情好客的沙溪鎮(zhèn)半涇村人民，向蒞臨本次草莓采摘節(jié)的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位來賓表示熱烈的歡迎，向長期以來關(guān)心支持發(fā)展沙溪鎮(zhèn)半涇村綠楊蔬果專業(yè)合作社的各級領(lǐng)導(dǎo)、各屆朋友表示衷心的感謝！

近年來，沙溪鎮(zhèn)政府、半涇村委從人均耕地收入少、立地條件差、種植效益低的實(shí)際出發(fā)，把設(shè)施農(nóng)業(yè)作為富民強(qiáng)村的支柱產(chǎn)業(yè)來抓，以工業(yè)化理念謀劃特色產(chǎn)業(yè)，不斷優(yōu)化種植布局，創(chuàng)新經(jīng)營模式，強(qiáng)化市場營銷，打造綠色品牌，以大棚、溫室、滴灌、噴灌為主的設(shè)施農(nóng)業(yè)種植規(guī)模不斷擴(kuò)大，種植效益不斷提升，蔬菜、草莓、葡萄等特色產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為農(nóng)民致富的“金色產(chǎn)業(yè)”，市場青睞的“綠色產(chǎn)業(yè)”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“朝陽產(chǎn)業(yè)”。截止2011年底，太倉市綠陽蔬果專業(yè)合作社現(xiàn)有試驗(yàn)區(qū)面積50畝，示范種植基地600畝，合作社常年聘請專家上門指導(dǎo)，現(xiàn)在基地共有技術(shù)人員10多人，通過二年多來的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，栽培出

了多種特色農(nóng)產(chǎn)品：葡萄、草莓、蕃茄、甜瓜等。2011年已實(shí)現(xiàn)銷售收入1000多萬元，帶動農(nóng)民增收超過100萬元；2011，累計培訓(xùn)、服務(wù)農(nóng)民達(dá)到700多人次，帶動農(nóng)戶500多戶，在周邊地區(qū)推廣新品種、新技術(shù)6項(xiàng)；注冊打造了在當(dāng)?shù)鼐哂幸欢ㄖ鹊摹扒嘌怼鄙虡?biāo)，走品牌化之路。

這次由沙溪鎮(zhèn)文化站、沙溪鎮(zhèn)半涇村村委會主辦，太倉市綠陽蔬果專業(yè)合作社、太倉市義工聯(lián)承辦的首屆沙溪鎮(zhèn)半涇村綠楊蔬果專業(yè)合作社草莓采摘節(jié)，是沙溪鎮(zhèn)半涇村為特色現(xiàn)代農(nóng)業(yè)開拓市場搭建的大平臺，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)展示種植水平的大舞臺。我們希望通過舉辦本次草莓采摘節(jié)，以草莓為媒，以節(jié)慶會友，展沙溪風(fēng)采，搭開放平臺，興富民產(chǎn)業(yè)，讓更多的朋友走進(jìn)沙溪，了解沙溪，投資沙溪。

古老的鮮卑故地孕育希望與財富，開放的卓資大地充滿生機(jī)與活力。誠摯歡迎有識之士來沙溪考察指導(dǎo)、觀光旅游、投資興業(yè)，大展宏圖！同時，我們也真誠希望各級領(lǐng)導(dǎo)、各位來賓一如既往地關(guān)心和支持沙溪的發(fā)展。

最后，祝沙溪鎮(zhèn)半涇村綠楊蔬果專業(yè)合作社草莓采摘節(jié)圓滿成功！祝各位來賓、各位朋友新春愉快、身體健康，工作順利，闔家歡樂，萬事如意！

謝謝大家！

第三篇：草莓采摘主持詞

草莓采摘活動主持詞

尊敬的他山花園業(yè)主：

今天是星期天，是個大晴天，最高氣溫21度，最低氣溫9度，非常適合外出游玩，我們物業(yè)公司組織這次草莓采摘活動，意在“接近自然，返璞歸真”，通過此次活動增進(jìn)鄰里溝通，構(gòu)建和諧社區(qū)。

董家張而草莓酸甜可口，又有“牛奶草莓”的美稱，親自采摘即讓您和家人享受采摘之樂，又可買到新鮮便宜的草莓，吃到親自采摘的草莓，一定會讓您回味無窮的?。×硗獯笈飪?nèi)外有較大溫差，請您及您的家人穿上合適的衣服并帶上充足的水和食物，我們將按統(tǒng)計表每人發(fā)放純凈水一瓶，請您一定格外注意您家人及孩子的安全，保持環(huán)境衛(wèi)生。

希望通過此次活動，大家多多溝通，為我們社區(qū)發(fā)展、為物業(yè)公司今后的工作獻(xiàn)計獻(xiàn)策，共同構(gòu)建他山花園和諧小區(qū)。

最后，預(yù)祝此次“他山花園春季草莓歡樂采摘”活動，圓滿成功。

第四篇：草莓采摘活動方案（范文）

17號活動方案

07:30（溫嶺集合）08:00（準(zhǔn)時出發(fā)前往草莓園）

08:30到達(dá)草莓采摘活動地點(diǎn)（溫嶺郊區(qū)）

10:30—11:30騎馬、射箭、開沙灘車、（早上沒玩可以預(yù)留到下午玩）11:30—14:00燒烤、野炊（飲料酒水自備）

14:30—14:40野戰(zhàn)規(guī)則說明

無規(guī)矩不成方圓，一個明確的活動規(guī)則，將會使戰(zhàn)役更加精彩、更加激烈，結(jié)果必定會超越自我，更加是一次心靈的震憾！

/14:40—15:10陣地戰(zhàn)；紅藍(lán)軍互換任務(wù)

目的只有一個，奪占高地。二組掩護(hù)、一組上，三組從后包抄。完美的分工協(xié)作是制勝的前提。

/15:10—15:40剿匪行動：

為了勝利，我們不惜一切代價。

/15:40—16:10全地型作戰(zhàn)

一個復(fù)雜的地形，一個需要前后兼顧的隊形，為達(dá)成團(tuán)隊目標(biāo)而勇于犧牲、勇于奉獻(xiàn)的激烈戰(zhàn)役。

全局的戰(zhàn)略部署，全體隊員的緊密合作，小組的相互配合，才能更好的保存實(shí)力，殲滅敵人。

/16:20集合交還裝備

/16:30活動結(jié)束，活動地點(diǎn)：溫嶺若橫跑馬場、集合時間： 2011 年月日上午：00

活動費(fèi)用：優(yōu)惠價230元/人。（以上報價不含稅）

上述費(fèi)用包含：燒烤食物、場地費(fèi)用、服裝、活動裝備、防護(hù)裝備、活動耗材、飲用水、人員保障和專業(yè)戶外運(yùn)動保險（子彈不限量）

注意事項(xiàng)：

1.活動前2天下午15：00點(diǎn)前請將活動參與人員名單電郵至我司確認(rèn)以便于及時投保。

2.如有自駕車的請?zhí)崆皺z查車輛狀況以免因車輛問題造成不便。

3.由于是在戶外活動，請盡量不要攜帶貴重物品及小飾品，穿著防滑的運(yùn)動鞋或登山鞋以便活動。有心血管疾病及醫(yī)生建議不能參加劇烈運(yùn)動的人員不得參加。

4．活動期間請服從教官的指揮和調(diào)度，避免人員走失和發(fā)生安全問題

5．參加活動人員必須穿運(yùn)動鞋進(jìn)場。6.活動需提前預(yù)約。

第五篇：草莓采摘營銷策劃書

南昌湖光山舍田園農(nóng)莊

春季草莓采摘節(jié)

策

劃

書

2013年3月1日-2013年5月8日

草莓采摘月

1活動背景及意義

1.1活動背景分析

正值春季，再度迎來了游玩的高峰期。在經(jīng)歷了孤單寂寥的冬天，人們紛

紛挑上一個好天氣攜著伴著親朋好友外出踏青。

因此春季的到來，為旅游觀光農(nóng)業(yè)帶來了更大的消費(fèi)人群，產(chǎn)生了更大的市場。同時春天最美的便是田園風(fēng)光，所以對于田園農(nóng)莊而言，春天都是一個拓寬客戶渠道的好時機(jī)。人人都說“一年之計在于春”春天是四季中最為朝氣蓬勃的一天，在農(nóng)莊之中這種朝氣就體現(xiàn)的更加明顯。在春天我們可以將農(nóng)莊最美的樣子展現(xiàn)給所有游客。

戶外踏青，果蔬采摘對多數(shù)游客而言都是非常適合在春天做的，非常愜意的事情。而且恰逢此時，湖光山舍的草莓正直上市的時候，在這個季節(jié)有很強(qiáng)的的消費(fèi)市場。

1.2活動目的湖光山舍田園農(nóng)莊致力于打造觀光型的休閑現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，舉辦草莓采摘節(jié)，為農(nóng)莊吸引更多的游客。并且吸引過來的游客的消費(fèi)不僅僅只限于草莓，因此通過本次南昌湖光山舍首屆草莓節(jié)不僅僅能夠?yàn)椴葺畬ふ沂袌?，同時也能夠?yàn)檗r(nóng)莊其他活動增加盈利空間。

農(nóng)莊的草莓是由日本引進(jìn)的品種，也是我們通常稱作的“奶油草莓”。它是現(xiàn)今培育出來的品種最為優(yōu)良的草莓，在市場上很受草莓一族的歡迎。它的口感香甜但是產(chǎn)量卻不高，培育難度較大，增加了草莓的投入成本，因此市場上“奶油草莓”較其他品種而言偏高。我們希望借助本次草莓采摘月讓更多喜愛草莓的人親身感受到農(nóng)莊草莓與眾不同。這樣為今后甚至接下來幾年的時間里尋找到一批穩(wěn)定的客戶群。

1.3活動主題

中國·南昌“休閑農(nóng)業(yè) 秀美鄉(xiāng)村”活動月

1.4活動口號

“莓”好生活，從這一“顆”開始

2草莓采摘月宣傳

2.1宣傳方式：

A平面宣傳

宣傳單：為草莓采摘月設(shè)計宣傳單，通過公司營銷人員散發(fā)至潛在的客戶群手中。

邀請函：針對一些企事業(yè)單位的白領(lǐng)等寄送邀請函或郵件。B 網(wǎng)絡(luò)宣傳：

網(wǎng)絡(luò)宣傳： 在湖光山舍、江西國海農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司的網(wǎng)站上進(jìn)行宣傳。同時可以和我們農(nóng)莊有合作的地寶網(wǎng)等網(wǎng)站進(jìn)行宣傳。微博宣傳： 利用湖光山舍田園農(nóng)莊的微博進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)宣傳。廣播宣傳： 在一些寫字樓的電梯間錄制草莓采摘月宣傳廣告。C、其他宣傳：

尋找合作企業(yè)：與旅行社進(jìn)行合作，可以帶一些團(tuán)隊來參觀田園

2.2草莓宣傳切入點(diǎn)

1、以甜蜜浪漫為宣傳切入點(diǎn)：

草莓本身的花語是有勇氣的愛。草莓的象征意義是甜蜜、可愛與幸福。草莓色澤鮮艷，圓潤可愛，在外型上給人以美感，味道酸甜可口。這些特征讓草莓成為浪漫愛情的象征。

2、以自然生態(tài)位宣傳切入點(diǎn)：

草莓采摘本身就是一種貼近自然的生活方式，也是一種生活情趣。親自采摘草莓其一以了解草莓的生長形態(tài)；其二可以走出鋼筋水泥城市，親近大自然；同時可以體驗(yàn)勞動的樂趣；最后可以增進(jìn)家庭成員的感情。

3、以”奶油草莓“為宣傳賣點(diǎn)

“奶油草莓”是目前最為優(yōu)良的品種之一，深受草莓一族的喜愛。

3活動月具體活動