開始設(shè)計(jì)一種大蒜播種機(jī)

awolfbee · 發(fā)表于 2021-1-31 22:11:51

感覺按照蒜瓣這樣原始的狀態(tài)識別很麻煩，上周在工作的地方寫程序的時候就在考慮這個不一致性的問題，因?yàn)樗忸^碾碎成蒜瓣之后會存在很多蒜皮以及蒜根之類的不規(guī)則物品，對視覺識別會造成很大的干擾，這個可能要設(shè)計(jì)個設(shè)備，在把蒜瓣種子送入到鐘子箱之前就要預(yù)處理下，把從蒜瓣上剝離的蒜皮清理掉，把蒜根進(jìn)一步去除，要么就在識別時將無法識別的丟棄到廢料箱中，后期人工再處理。

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-2 22:27:15

通過視覺軟件各種算法，取出蒜瓣的外形圖，現(xiàn)在就是要對這個外形圖進(jìn)行處理，得出頭尾的結(jié)論。貌似這個也簡單，因?yàn)槎紟в袀€小尾巴，但是我把外面的蒜皮剝掉之后是怎樣的呢？下面開始剝皮。

其中的小點(diǎn)應(yīng)該是灰塵，可以在計(jì)算過程中把面積小于多少的點(diǎn)排除，這樣就可以得出蒜瓣的凈輪廓圖像。

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-2 22:32:31

剝掉蒜皮后的輪廓圖。最后一副圖樣有點(diǎn)奇怪，生成的輪廓曲線連貫且平滑，也就是重新生成了下然后就變成這樣了，不知道程序上有哪些變動。

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-2 22:39:23

程序如下：

操作系統(tǒng)： win7 64位
IDE：VC++2010旗艦版
視覺軟件： OPENCV 3.0

//#include "stdafx.h"
#include "core/core.hpp"
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include "highgui.h"
#include <set>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include<vector>    //包含所需要的類文件vector，還有一定要加上using namespace std。
#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include <math.h>
#include "iostream"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;
using namespace cv;

//-----------------------------------【main( )函數(shù)】--------------------------------------------
//    描述：控制臺應(yīng)用程序的入口函數(shù)，我們的程序從這里開始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------

int main()

{
int chufa=1;
//【1】從攝像頭讀入視頻

VideoCapture capture(0);

Mat edges; //定義類

namedWindow("預(yù)處理后的視頻", 0);

// Mat frame;  //定義一個Mat變量，用于存儲每一幀的圖像，將該項(xiàng)至于循環(huán)之外，不要重復(fù)定義Mat，增快速度；

//定義輪廓和層次結(jié)構(gòu)（這個不是很理解）

//vector<vector<Point>>contours;  //其中contours 應(yīng)該是一個變量，可以用在后面的輪廓查找的函數(shù)中，定義點(diǎn)的向量

//vector<Vec4i>hierarchy; //定義四維向量？？？

//【2】循環(huán)顯示每一幀

while (1)

{

      //讀入圖像

         Mat frame;  //定義一個Mat變量，用于存儲每一幀的圖像，將該項(xiàng)至于循環(huán)之外，不要重復(fù)定義Mat，增快速度；

         if (chufa=1) //當(dāng)取樣信號為1時，開始取當(dāng)前幀，然后進(jìn)行識別

                     {

                        capture >> frame;                                           //讀取當(dāng)前幀，videocapture函數(shù)是不斷讀取外界的視頻，需要一個類來讀取當(dāng)前幀，
   chufa=0;

                                                                                                //對于只需要一副圖片來進(jìn)行檢測的操作來說，每個循環(huán)只要出發(fā)某個取樣信號，取樣一次就好了。因此用IF語句

                        cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);    //灰度化  --如果說需要使用顏色檢測蒜瓣的底部和頭部，可能還需要顏色來判斷

                        threshold(edges, edges, 120, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);       //二值化，將其變成黑白兩色的圖樣

                        blur(edges, edges, Size(3, 3));                         //進(jìn)行模糊，使用3*3內(nèi)核來降噪

                     Canny(edges, edges, 0, 30, 3);                         //進(jìn)行canny邊緣檢測并顯示

                     // findContours (edges, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);          //要求原圖像為8位單通道圖像；其中edges是源文件，contours是輪廓函數(shù)？？

                                                                                                                                                                                    //CV_RETR_EXTERNAL,僅需要外側(cè)的輪廓用于識別，

                                                                                                                                                                                    //CV_CHAIN_APPROX_NONE，獲取每個輪廓的每個像素，最好是連續(xù)的，

                     }

      imshow("蒜瓣輪廓圖", edges);                      //顯示當(dāng)前幀

      if (waitKey(30) >= 0)

         break;

}

return 0;

}

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-5 19:21:52

大白小白發(fā)表于 2020-11-18 13:145 t3 F/ O5 X. ]! M
@awolfbee 蒜頭壓碎成蒜瓣，有視頻么？四處紛飛？能不能溫柔點(diǎn)？

https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.30.2220dd82nuirRU&id=626297555950&ns=1&abbucket=2#detail

這是大蒜分瓣機(jī)。

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-5 19:24:34

大白小白發(fā)表于 2020-11-22 21:237 i# S4 j3 J1 {" d
在圖片上注釋，沒看懂啥意思

帶有塊狀的根部，大蒜剝好之后是沒有這個的。

大白小白 · 發(fā)表于 2021-2-5 19:29:10

awolfbee 發(fā)表于 2021-2-5 19:24
6 B2 }+ [# Z5 \. [3 B帶有塊狀的根部，大蒜剝好之后是沒有這個的。

老大放假了？

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-11 00:34:34

今天，哦不，是昨天開始放假，上午上班的時候看了一個關(guān)于單攝像頭加線狀激光發(fā)射器旋轉(zhuǎn)配合OPENCV形成立體圖的文章，對激光三維照相有了一點(diǎn)了解。之所以考慮這樣的方式，是因?yàn)檫@幾天一直在思考如何從大蒜的側(cè)面的形狀判斷哪邊是頭或者尾，問題在于誤判率太高。所以還是回到檢測頭和尾的形狀特征上來。之前考慮的是接觸式的檢測方式，當(dāng)時有考慮用點(diǎn)陣壓力傳感器測量蒜頭和蒜尾的接觸壓力，如果壓力是環(huán)形，則是尾（實(shí)際上也不一定，因?yàn)橛懈拇嬖诰蜁`判），如果壓力為點(diǎn)狀，則為蒜尖。但是從耐久性來考慮，還是非接觸式的為好，這樣看來，非激光立體照相不可了。

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-16 23:18:15

http://www.csksoft.net/blog/post/lowcost_3d_laser_ranger_1.html

這是一個激光三維成像的帖子，在其中得到不少啟發(fā)。

如果能對蒜瓣的頭尾進(jìn)行三維掃描，獲得立體的圖像，則可以對圖像進(jìn)行分析，確定頭尾，這比用基恩士的要劃算多了，而且這個掃描面積很小，估計(jì)就是10*10個mm。

awolfbee · 發(fā)表于 2021-2-16 23:19:31

利用廢舊光驅(qū)上的鏡頭，在之前的攝像頭上增加一個透鏡，調(diào)節(jié)焦距，形成一個小的電子顯微鏡，這是大蒜的底部照片。

這個嘛，猜猜？

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