新疆棉区作为我国三大棉区之一。新疆棉花基地棉花的安全性生产对全国棉花市场有极大的影响。棉花打覆以调控是确保其增产增收的主要环节，但是，目前由于国产棉花打顶机没棉株动态检测辨识定位系统，以至于无法依据棉花长势动态准确的调整切刀高度，造成棉花打顶机在打覆以作业时经常出现相当严重的误打、溢打、撞到桃以及损毁棉叶等不良现象。

目前国内棉花打打覆以调控依旧以人工打顶和药物掌控居多。因此，随着全国棉花生产全程机械化、智能化的逐步提高。

通过研究棉花顶尖准确的检测辨识及定位技术，构建棉花机械打覆以作业“一顶一芯”的作业拒绝，是我国棉花生产栽种全程机械化、智能化的主要环节。本课题运用双目立体视觉技术，研究、搭起一套棉株立体动态识别系统。课题研究所做到工作及运用的技术方法有：1.通过对目前国内外棉花机械打覆以现状以及计算机视觉技术的发展现状的系统性分析，明确提出本科题的研究内容、目标及研究的技术路线。

2.融合双目立体视觉理论、机械设计理论以及新疆棉花栽种实际状况，研究搭起静态视觉系统和立体视觉系统各一套。已完成系统平台所须要设备装置的选型、搭起以及调试工作。3.分析研究照相机定标基本原理，利用制做的黑板棋盘格标定板，运用张正友标定法融合Opencv获取的API撰写研发标定工具箱，最后已完成照相机的立体标定，求出课题所需的左右照相机的内部参数和外部参数。4.依据课题任务计划，已完成棉株的静态、动态收集实验。

以Adaboost训练算法为理论依据明确提出Adaboost棉株顶尖检测算法，设计多层级联分类器，构建棉株顶尖的检测辨识，其中检测亲率超过83.41%，误检率仅为8.25%，检测速度超过3帧/s，基本超过课题拒绝。5.运用数字图像处理技术，在YCbCr颜色模型下，利用Cr颜色分量构建顶尖图像的拆分；运用SIFT给定法已完成棉株顶尖立体匹配；融合照相机参数以及立体视觉距离计算出来函数已完成棉株顶尖距摄像机距离的计算出来。6.利用特征点给定的方法，构建棉株左右图像立体匹配，运用标定参数构建棉株深度信息的预测，分析误差产生的原因，最后创建基于图像的棉株深度信息预测模型。7.运用MicrosoftVisualStudio2010开发工具、MFC(MicrosoftFoundationClasses)库以及OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）计算机视觉库构建了立体视觉系统各模块的涉及算法，开发设计了具备嵌入式界面的棉株动态辨识立体视觉系统。

课题针对棉花打顶机打覆以作业时不存在的棉株辨识、定位等问题，分析明确提出了基于双目立体视觉技术的棉株动态识别方法，研究搭起了棉株立体视觉系统，最后构建了棉株顶尖的检测辨识及棉株的定位。为先前棉花打顶机的准确打覆以研究奠下了理论基础。

关键词：立体视觉技术，摄像机定标，级联分类器，棉株顶尖，立体视觉系统.第1章绪论1.1研究背景及意义棉花素称白色石油，棉花的栽种在我国历史悠久，棉花产业在我国农业经济结构中占据意味著的主导地位，归属于基础和核心支柱产业。新疆棉区是我国三大棉花生产区之一，其棉花栽种以及总产量仍然位居全国首位[1]。

自我国重新加入世贸组织以来，尤其是“九五”、“十五”以及“十一五”这十几年中，新疆棉区在我国农业经济结构的调整和国家级棉花栽种基地的建设中，栽种规模大大发展壮大、生产能力大大提升、原棉质量获得明显改善，棉花生产的优势更为凸显。在国家的这三个五年计划中新疆棉花基地仍然是国家级重点农业项目，期间中央总共总计投放基本建设基金约25亿人民币，而且地方筹措及银行借贷也低约78亿人民币[2]。

2011年新疆棉花基地栽种棉花面积总共超过1630.29千公顷，棉花总产量高达289.8万吨[3]。随着我国西部大研发政策的大大实行以及国家经济结构的调整，新疆棉花基地在我国原棉重点生产基地的地位以及对中国棉花战略安全性的维护起到将更为巩固和突显。图1-1是1990年以来新疆棉花栽种面积占到占到全国棉花栽种面积的比值，图1-2是1990年以来新疆棉花的栽种面积以及棉花总产量。图1-1棉花栽种面积所占到比值图1-2棉花栽种面积及总产量新疆“三山夹两盆”的独有地理位置特征和亚热带-寒冷带上的气候条件，构成了新疆棉花早于、契、矮小的栽培模式[4,5,6]。

棉花打覆以（摘取芯）可以诱导顶端优势，强化株间的通风性和中底部棉叶的通风效果，是棉花增产增收的关键环节。然而，目前新疆棉区的棉花打覆以工作基本是靠人工已完成的（图1-3），人工打覆以不存在诸多弊端，首先劳动力需求量大，费用成本较高，经试验对比计算出来，人工打覆以成本是机械打顶的50倍；其次人工打覆以作业效率较低，不及机械打覆以效率的百分之一；同时，机械打覆以比起人工打覆以，每亩棉花跃进多达10.25千克，增产率也低约2.94%[7,8,9]。因此随着我国农业机械化技术的大大发展，在新疆棉区棉花精准化、高效化、智能化的栽种、管理、进账的过程中亟需研究解决问题的棉花打覆以机械装置的（图1-4）调节控制技术及适当机具的设施设备问题[4]，不仅是我国棉花栽种全程机械化、智能化亟需攻下的关键难题；也是我国推展采棉机过程中的关键步骤之一；研制推展智能化的棉花打覆以机械不仅可以和平劳动力，提升打覆以作业亲率，减少劳动生产强度，而且规范了打覆以作业；超过棉花的收成跃进；并可以提升新疆棉花栽种生产的机械装备水平，推展新疆以及我国棉花产业高效、身体健康发展。

图1-3棉花人工打覆以图1-43FDD-1800型棉花打顶机但是当前我国研制的棉花打覆以机械无法智能化的准确动态检测辨识出有棉株顶尖等关键特征数据，驾驶员无法依据棉花的长势主动精确的调节打覆以机械执行机构的高度,从而造成机械打覆以时不存在大量的撞到铃、溢打、撞到桃以及棉叶的毁坏等不良现象。机械打覆以过程中溢打误打亲率就低约20%[4]，对棉花的收成跃进造成了严重影响。由此使得我国棉花打覆以依旧是人工和化控居多，机械打覆以无法大面积推广应用。因此，研究棉株智能化准确辨识，通过智能化打覆以机械构建“一顶一芯”的准确打覆以作业是构建新疆乃至全国棉花栽种生产全程智能机械化的主要难题和关键步骤之一。

计算机视觉技术(Computervision)[10,11,12]是研究用计算机及其涉及的设备来仿真生物视觉的一项科学技术。双目立体视觉技术是计算机视觉技术的最重要的研究方向之一，是通过提供摄像机获得收集的两幅图像上的信息计算出来物体三维信息的测量方法，立体视觉技术的基本原理就是指有所不同方位的两台摄像机（图1-5）经过移动或转动摄制提供同一物体场景的两幅感官图像，运用光学几何原理来计算出来出有空间点在两幅图像中的方位视差，然后计算出来出该点在世界坐标系由的三维坐标值[12]。

上世纪60年代，美国麻省理工学院的Robert通过对“积木世界”的研究，把过去的二维图像研究分析推展到三维景物的分析，这以推广应用这标志着计算机视觉技术[10]的问世。70年代中期美国麻省理工学院的Tenebaum和Marr等人明确提出了一套完备的视觉计算出来理论来叙述视觉过程，该理论将二位图像提供的信息展开双目给定，然后视差图计算出来完全恢复物体的空间三维形状，Marr理论影响深远影响，它为双目立体视觉技术的发展奠下了理论基础[13,14]。双目立体视觉技术需要很好的仿真人的双眼，立体感闻提供的图像的三维世界，同时随着硬件技术、光学、积成电子技术等技术的风俗发展，双目立体视觉技术基本上超过了实时性的技术条件。由于该技术的较慢发展、结构的非常简单和操作者的便捷等优点，双目立体视觉技术获得了更加多的科研人员的注目研究。

因此，双目立体视觉技术开始广泛应用与生活和生产的各个领域，特别是在不可见物体感官、危险性场景感官等场合双目立体视觉技术的优越性展现出得更为无与伦比[15]（图1-6双目立体视觉技术应用于大田除草）。图1-5双目立体视觉光学原理图图1-6双目立体视觉用作大田除草由于双目立体视觉技术可以通过仿真人类双眼来构建三维世界中物体的辨识与定位，而棉花打覆以机械智能准确打覆以必须信息就是棉株顶尖距打覆以部件割刀的距离以及棉株顶尖的特征数据，因此，研究应用于双目立体视觉技术构建棉株顶尖的检测辨识及定位是本课题研究的主要问题。1.2国内外研究现状1.2.1棉花打顶机研究现状自1928年世界上首个棉花打顶机问世以来，国内研究人员针对棉花打顶机做到了大量研究工作，其中较为有代表的研究成果还包括：美国学者J.A.SMITH于1928年研制出世界上第一台棉花打顶机，修筑了棉花机械打顶的新思路[16]；美国学者JosephW.Bell等人[17]于1951年研究设计出有第二代棉花打顶机，即双行棉花打顶机，该类型打顶机解决问题了动力的输入输出、拖拉机与打覆以作业的因应等问题；HowellJudsonPrcie等学者于[18]1955年研究设计出有一代棉花打顶机，他们主要解决问题了打顶机高度的调节掌控，即通过一个垂直标尺测量出有棉株的高度，同时将该高度值表明在刻度盘上，然后调节工作部件高度，已完成顶尖的手术；Nelsonjohn等学者[19]于1958年将液压技术应用于到棉花打覆以机上，他们将机架高度转用液压调控，以此构建打覆以高度的调整；Keyesandya等学者[20]于1962年将动力输入系统与打覆以作业机械合为一体，研究设计出有打覆以作业机械。目前国外棉花打覆以早于超过半机械化水平且已申请人多项涉及专利，但是近年来国外对打顶机的研究比较较较少，棉花打覆以也多使用药控的方法。

而我国随着棉花栽种拒绝的提升也开始对棉花打以定机械展开了可行性的研究。第6章结论与未来发展6.1主要结论本课题在计算机视觉技术的基础上，融合新疆棉花栽种及机械打覆以现状，运用机械系统设计理论、模式识别、数字图像处理等，明确提出了基于双目立体视觉技术的棉株动态识别系统。

课题已完成工作如下：1融合双目立体视觉理论、机械设计理论以及新疆棉花栽种实际状况，研究搭起静态视觉系统和立体视觉系统各一套。已完成系统平台所须要设备装置的选型、搭起以及调试工作。2分析研究照相机定标基本原理，利用制做的黑板棋盘格标定板，运用张正友标定法融合Opencv获取的API撰写研发标定工具箱，最后已完成照相机的立体标定，求出课题所需的左右照相机的内部参数和外部参数。

3依据课题任务计划，已完成棉株的静态、动态收集实验。以Adaboost训练算法为理论依据明确提出Adaboost棉株顶尖检测算法，设计多层级联分类器，构建棉株顶尖的检测辨识，其中检测亲率超过94.79%，误检率仅为8.25%，检测速度超过6帧/s，基本超过课题拒绝。4运用数字图像处理技术，在YCbCr颜色模型下，利用Cr颜色分量构建顶尖图像的拆分；运用SIFT给定法已完成棉株顶尖立体匹配；融合照相机参数以及立体视觉距离计算出来函数已完成棉株顶尖距摄像机距离的计算出来。

5运用MicrosoftVisualStudio2010开发工具、MFC(MicrosoftFoundationClasses)库以及OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）计算机视觉库构建了立体视觉系统各模块的涉及算法，开发设计了具备嵌入式界面的棉株动态辨识立体视觉软件系统一套。课题针对棉花打顶机打覆以作业时不存在的棉株辨识、定位等问题，分析明确提出了基于双目立体视觉技术的棉株动态识别方法，研究搭起了棉株立体视觉系统，最后构建了棉株顶尖的检测辨识及棉株的定位。为先前棉花打顶机的准确打覆以研究奠下了理论基础。

6.2未来发展本文运用双目立体视觉技术，训练棉株顶尖图像级联分类器，设计搭起合适课题的棉株动态立体视觉系统。该系统基本超过了对棉株的检测辨识以及定位的拒绝。对于本课题研究过程中不存在的许多问题，建议在后期研究做到以下几个方面的完备：1.级联分类训练时选取的棉株顶尖样本偏低，后期训练是不应重新加入更好的实验样本，以更进一步完备棉株顶尖图像数据库，提升检测识别率，减少误检亲率。

本文明确提出了通过棉株株覆以对棉株辨识、定位的方法，该方法在实验室条件下可以几乎构建对棉株的辨识和定位，但否能在打覆以作业中构建预期目标还须要实验检验。2.课题运用的顶尖辨识、定位方法仅有在实验室环境下构建了其可行性，对于实际打覆以作业时，能否超过预期效果还须要更进一步的实验检验。由于时间容许以及能力受限，文章基于双目立体视觉技术的棉株动态辨识的研究仅有不作了初期的理论技术研究，而且依然有许多技术难题必须更进一步的攻下。

本文来源：开云app官网入口-www.scbfny.com