大创答辩PPT模板

02
获取ROI区域
彩色图像分割是模拟人类视觉系 统的特点，根据颜色差异、纹理特征 等将图像划分为不同物理意义的连通 区域。而聚类算法是发现事物自然分 类的一种方法，属于机器学习及模式 识别的一个重要领域
03
卷积神经网络进行识别
卷积神经网络由卷积层，汇集层，ReLU 层，完全连接的层和损耗层组成。使用 TensorFlow库，这是Google的深度学 习框架，数据和模型并行化好，速度快
ReLU激励层
把卷积层输出结果做非线性映射
池化层
全连接层
用于压缩数据和参数的量，减小过拟合
神经元的权重连接
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
CNN模型结构
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
数据集分为两部分：训练集 - 由46371个水果图像组 成，测试集- 由15563个图像组成。 数据被捆绑到 TFRecords文件中。这是一个二进制文件，其中包含 带有特征映射的协议缓冲区。在此映射中，可以存储 图像高度，宽度，深度和深度图像等信息。使用这些 文件来创建图像。通过批量提供方法，可以随机提供 图像给网络。使用这种方法的方式是为图像和标签提 供示例张量，并返回形状批量大小x图像的张量。有助 于大大降低多次使用同一批次进行培训的机会，从而 提高网络质量。运行多个场景，其中神经网络使用不 同级别的数据增强和预处理进行训练。
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工图作形重工点图作形概完述成情完况成情工况作不工足作不明足年计明划年计划
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颜色特征可以较好 地实现对图像的分 割，将水果从复杂 的背景中提取出来
提取颜色特征、结合使用纹 理特征和形状特征进行检测
分研究通过增加频闪光 来改善照明条件，或者 采用近红外光、超声成像 的方式来获取具备更多信
息量的图像
研究目标为树上的非绿色水果
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项图目形背工景绘作制概研述究现完状成情工况作成工果作不未足来计明划年计划
特别地，针对植株上的绿色水果：
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（1）以 8×8 像素的正方形区域为分割单位，选择颜色差 R－B作为颜色特征，选择灰度 均值、标准偏差和熵作为纹理特征，形成特征向量空间，采用间隙统计法确定水果图像的 最佳聚类数（2）通过高光谱成像及图像处理算法，利用波长在 369～1042nm 的高光谱相 机对不同品种的绿色水果成像，基于线性判别函数实现了高光谱图像的分割，通过空间域 处理分割图像，检测出绿色水果（3）利用近红外热成像和视觉成像融合的方式，利用低 层和高层视觉特征分别作用于两类图像模式，并采用互信息最大化的方式来优化参数，采 用自适应投票的方式实现了决策级的图像融合，最终实现树上绿色水果的识别。
80%
60%
30%
60%
完成 比例
完成 比例
完成 比例
完成 比例
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工作重工点图作形概完述成情完况成情工况作不工足作不明足年计明划年计划
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
直方图均衡化
项目背景 研究现状 工作成果 未来计划
去雾前
去雾后
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计划
1.颜色空间转换
将图像由RGB 颜色空间 转换到 XYZ 颜色空间， 再由XYZ颜色空间进一 步转到Lab 空间
2.K-means聚类算法分割
训练结果
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
模型准确率
模型误差率
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项目 背景
研究 现状
工作 成果
未来 计划
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目录
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Contents
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作成果 未来计明划年计划
提高训练速 度
搭建水果采 摘机器人
提高相似颜 色的识别率
设计水果采 摘机器人
复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
2019
项目 背景
研究 现状
工作 成果
未来 计划
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目录
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Contents
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项图目绘背制景 研究现状 工作成果 未来计划
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项目立项背景
水果种植业的迅速发展提升了果园机械的市场需求，高机械化采摘机器能提高水果采 摘效率并节省人工成本。采摘工作的关键是对目标的识别与定位，目前有关采摘视觉系统 的研究仍存在诸多局限，在复杂环境条件如光照不均匀、实物遮挡等影响下无法得到较高 的识别率。
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项图目绘背制景 研究现状 工作成果 未来计划
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研究意义
采摘作业所用劳动力占整个生产 过程所用劳动力的 33％～50％，采 摘作业比较复杂，季节性很强，若使 用人工采摘，不仅效率低、劳动量大， 而且容易造成果实的损伤，直接影响 到水果的品质。
研究意义
使用采摘机器人不仅提高了采摘
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标题 文本一
标题 文本二
标题 文本三
标题文本一
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标题文本二
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4.方法对比
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
原始图像
K-means 算法
二值化
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
原始图像
去背景
二值化及小 区域降噪
轮廓提取
拟合
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式 扭曲不变性的二维图形
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计划
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获取ROI区域预处理
在多雾或朦胧的天气，相机获 取的图像质量下降，通常有低对比度 和低可见度的特点。基于上述困难， 将在雾霾这样的复杂条件下所采集到 的退化图像进行景物信息的增强对于 获取ROI区域具有重要的意义
工图作形重工点图作形概完述成情完况成情工况作不工足作不明足年计明划年计划
92% 80%
70%
55%
四广山浙 川东东江
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项目 背景
研究 现状
工作 成果
未来 计划
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Contents
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计划
去雾技术
针对复杂雾环境条件下水果识别问题，以空域处理法中 的直方图均衡化算法为例来进行去雾，实现图像增强
K-means图像分割 卷积神经网络识别
聚类算法在灰度图像的分割有着重要的应用，通过保持 类内最大的相似性及类间最大的距离，迭代优化获得最 佳的图像分割阈值
实际场景应 用
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谢谢聆听
THANK YOU FOR YOUR ATTENTION
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工作图重点 完成情况 工作不足 明年计划
20XX年
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20XX年
20XX年
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20XX年
20XX年
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工图作形重点 完成情况 工作不足 明年计划
项目图背景工作图研概究述现状完成情工况作成工果作不未足来计明划年计划
复杂条件下水果识别研究难点
• 在复杂的环境条件下，水果采 摘机器人的工作条件在不断发生 变化,一天中的不同时辰也会导致 光照度发生很大变化。自然光照 度变化和阴影等都会给图像获取 和图像分析带来困难，影响识别 的正确率。采集水果时水果与背 景间的色调的相似性同样也会对 识别特征的选取造成困难,从而影 响水果识别的准确率。目前在复 杂环境条件下的水果识别准确率 仍然相对较低,复杂的环境条件诸 如光照变化、阴影和遮挡等对于 相关研究造成了比较大的阻碍。
标题文本一 标题文本二 标题文本三 标题文本四
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标题文本三
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工作 重点
完成 情况
工作 不足
明年 计划
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工作制重工点图作形概完述成情完况成情工况作不工足作不明足年计明划年计划
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
ROI区域预处理
图像 增强
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计划
1 空域处理法
直接对图像中的像素进行处理来实现图像增强
2 频域处理法
通过进行某种图像变换来对图像频 域进行处理从而得到增强图像
3 直方图均衡化
直方图均衡化主要处理对象为灰度图像， 且主要用于增强灰度值动态范围偏小的图 像对比度，其基本思想为：将待处理图像 灰度统计直方图的分布进行均匀化处理， 从而增加像素灰度值的动态范围
K-means聚类算法以K 为参数，把m个样本分 为K个不同的类并保证 类内最大的相似性及类 间最大的距离。
获取ROI区域
采用MATLAB进行图像 聚类分割，样本聚类采 用欧氏距离，聚类准则 采用最小距离原则，分 别处理不同种类水果。
3.分割实现
二值化是通过设定一个 全局阈值使灰度图像转 化为黑白图像的一种图 像处理方法。
对于每个场景，使用先前描述的神经网络，该神经网 络训练超过75000次迭代，从训练集中选择一组60个 图像。每50个步骤使用交叉验证计算准确度。 为了 测试，在测试集上运行经过训练的网络。
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
训练结果
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
光照强度
不利气候
背景色调相似性
...
阴影
遮挡
镜头摇晃
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项目 背景
研究 现状
工作 成果
未来 计划
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项图目形背工景绘作制概研述究现完状成情工况作成工果作不未足来计明划年计划
针对不同的识别目标以及背景的复杂程度，研究的途径主要包括如下：
研究目标与背景颜色的差距大。 研究目标所受光照不均匀
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工作 重点
完成 情况
工作 不足
明年 计划
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项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
输入层
隐藏层1
隐藏层2
普通神经网络
输出层
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究
项目背景 研究现状 工作不成足果 未来计明划年计划
卷积神经网络
数据输入层
对原始图像数据进行预处理。其中包括去均值、归一 化、PCA/白化
卷积计算层
局部关联。每个神经元看做一个滤波器(filter) 窗口(receptive field)滑动， filter对局部数据计算
效率，而且降低了损伤率，节省了人 工成本，提高了果农的经济效益
ຫໍສະໝຸດ Baidu03
研究意义
任何一种采摘机器人的正常工作 均依赖于对作业对象的正确识别，关 键是要从果树中识别出水果并确定水 果的准确空间位置，以便为机械手的 运动提供参数，完成水果的采摘。 因此，视觉系统性能的好坏会直接影 响到水果采摘效果。
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复杂环境下水果采摘机视觉系统的研究