1、計算機三維重建技術在農(nóng)業(yè)自動化收獲機器人上的應用有著良好的應用前景。在國外，這項工作已經(jīng)進行了很多年，并且取得了一定的研究成果；而在國內(nèi)，這個領域的應用研究還相對落后，離實際應用還有很大距離。本文以植物場景為研究對象，利用植物場景中植物的構(gòu)件形態(tài)具有一定的穩(wěn)定性這個特征，通過場景構(gòu)件的數(shù)學模型來實現(xiàn)對自然場景下的植物場景的三維重建，為以后實現(xiàn)植物構(gòu)件的準確定位與農(nóng)業(yè)機械的自主行走，果實的自動采摘打下了基礎。 基于上述目的，本文主

2、要完成的工作有： 1.分析了植物各構(gòu)件的形態(tài)特征，并提取出植物場景中的植物構(gòu)件的形態(tài)特征，植物學特征及其它相關特征為植物場景構(gòu)件的數(shù)學建模打下了基礎。 2.分析了三維建建模中常用的圖像處理算法，找出了適合本研究中數(shù)字圖象處理的算法，這些算法包括圖像的色彩統(tǒng)計、圖像的邊緣檢測、圖像的分割等。 3.根據(jù)植物場景構(gòu)件的生物學特點，建立了植物場景中的常用構(gòu)件，包括植物的葉構(gòu)件、植物的莖構(gòu)件、植物的花構(gòu)件、植物的果構(gòu)件

3、和輔助構(gòu)件，并建立了植物構(gòu)件模型庫的創(chuàng)建方法。 4.創(chuàng)建了通過攝像機左右眼圖像和植物構(gòu)件模型庫相結(jié)合的方法來建立植物三維單場景的算法，該算法相對于以往的直接利用圖象重建效率更高。同時，在三維重建的過程中，利用非關鍵幀圖像來對所建立的三維植物場景模型進行矯正也取得了較好的效果。 最后，本文總結(jié)了所做的主要研究工作，討論了未來的研究方向。本文的研究對于將機器視覺應用于農(nóng)業(yè)機器人，并最終在硬件上實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機器人自主行走，對果實的