摘要：通過構(gòu)建基于多光譜技術、雙目立體視覺技術和TOF三維成像技術為一體的樹枝三維感知技術及裝置，尋求多技術數(shù)據(jù)融合的方法構(gòu)建虛擬桃樹場景；探尋桃樹形態(tài)結(jié)構(gòu)規(guī)則，建立桃樹的形態(tài)發(fā)生模型和幾何結(jié)構(gòu)模型，實現(xiàn)分枝特性模擬，通過計算桃樹生長發(fā)育狀況，尋求得出最佳修剪方案，并進行作業(yè)模擬驗證。

關鍵詞：虛擬現(xiàn)實；模塊化；作業(yè)模擬；關聯(lián)建模

中圖分類號：S1

1 緒論

本文通過構(gòu)建基于多光譜技術、雙目立體視覺技術和TOF三維成像技術為一體的樹枝三維感知技術及裝置，尋求多技術數(shù)據(jù)融合的方法構(gòu)建虛擬桃樹場景；探尋桃樹形態(tài)結(jié)構(gòu)規(guī)則，建立桃樹的形態(tài)發(fā)生模型和幾何結(jié)構(gòu)模型，實現(xiàn)分枝特性模擬，通過計算桃樹生長發(fā)育狀況，尋求得出最佳修剪方案，并進行作業(yè)模擬驗證。

2 場景三維信息提取

2.1 多光譜系統(tǒng)對深度信息獲取

多光譜系統(tǒng)對深度信息的獲取可以分為以下幾個步驟：多光譜圖像的采集、圖像校正、樹枝區(qū)域的提取等，其中障礙物目標提取及障礙物目標區(qū)域圖像對之間的立體匹配是關鍵。

2.2 TOF成像技術深度信息的獲取

TOF三維成像攝像機測量結(jié)果受攝像機內(nèi)在因素和環(huán)境因素影響，因此在深度信息獲取過程中進行處理與分析。TOF相機的標定目的是減小從球面距離轉(zhuǎn)換為三維坐標過程中引入的誤差；由于系統(tǒng)延遲、余弦波調(diào)制光源波形不理想、信號轉(zhuǎn)換非線性等因素，導致誤差。

3 桃樹生長狀態(tài)模擬，最優(yōu)修剪方案遴選

3.1 提取桃樹形態(tài)規(guī)則，確定桃樹形態(tài)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)降噪是針對桃樹噪聲層的處理，主要有兩類方法：一類是空間域方法，另一類是頻率域方法。為節(jié)省建模數(shù)據(jù)量，需對數(shù)據(jù)進行多線段擬合，針對曲線AC設定閾值進行點的剔除，以使用線段AB和BC進行替代AC，使得整條曲線AC的信息可以用點A、B、C三個點來進行表示。

3.2 建立桃樹的形態(tài)發(fā)生模型和生理結(jié)構(gòu)模型

生理階段。在同一生理階段中，也就是在相同的生理年齡內(nèi)，植物具有相似的生長特征。對于具有m種生理年齡的植物，可能有f（m）種微狀態(tài)：

fm=m（m+3）2=∑mi=1（i+1）

設c是芽在每個生長周期生存著的概率，b是生存著且能長出新的葉元的概率，則在N個生長周期內(nèi)，長出k個新葉元的概率為：

Pcx=k=∑N1i=k1cciCkibk（1b）ik+cNCkNbk（1b）Nk

花芽的生長速率和溫度之間存著一定的線性關系，其模型的數(shù)學表達式為：

y=A+Bexp（kx）

熱量時間用積溫Tx表示，

y=Tx=∑nm=1（Tmx）

其中y是熱量時間，即打破休眠后到開花每天平均溫度大于5℃的積溫，x是在打破休眠前的日平均溫度小于5℃的冷溫天數(shù)，Tx是大于某一基礎溫度x的有效積溫，Tm是每天的平均溫度，A、B、K均為常數(shù)，與品種和地理位置有關。

3.3 遴選最優(yōu)修剪方案

根據(jù)現(xiàn)有桃樹修剪經(jīng)驗，參考生成的桃樹圖形，確定桃樹修剪的具體操作。對桃樹抑強扶弱，即強枝重剪、弱枝輕剪、強枝開張角度、弱枝抬高角度使其均衡生長。

4 修剪作業(yè)模擬驗證

修剪機器人路徑規(guī)劃針對時間復雜度以及空間復雜度對以上算法進行比較，得出最優(yōu)算法用來執(zhí)行修剪機器人的路徑規(guī)劃。

5 結(jié)論

本研究利用機器視覺與桃樹的分枝特性模擬桃樹自然生長并實現(xiàn)修剪作業(yè)策略選擇，可在桃樹生長時就以固定的最優(yōu)修剪方案進行枝條修剪，以此控制桃樹生長，有效達到果實產(chǎn)量與質(zhì)量的最優(yōu)，同時降低采摘環(huán)境與目標的復雜性，為后續(xù)果實自動采摘奠定基礎。

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基金項目：浙江省教育廳科研項目（Y201533234）；寧波市軟科學課題（2016A10003）

作者簡介：徐默蒞（1985），講師，博士研究生。