摘要：西紅柿種植作為一種農業經濟形式，近年來得到了發展。為了促進種植技術的進步和產量的提升，使西紅柿的采摘變得容易，目前，學術界展開了將計算機視覺技術運用到西紅柿采摘過程中的研究，開發了西紅柿自動識別系統，利用雙目立體視覺系統對西紅柿進行圈定，從而將西紅柿從背景圖中分離，進行采摘。這種技術能避免西紅柿被遮擋，通過T=Sqrt(s×l)圖像，將被遮擋的西紅柿凸顯，從而進行采摘。據研究可知，將機器視覺技術運用于西紅柿采摘機器人的應用中可以使采果率達到99%以上。文章對技術細節進行分析，以期為我國農業經濟的發展奠定堅實的基礎。

　　關鍵詞：西紅柿;采摘;機器視覺

　　1采摘機器人的研究必要性與現狀

　　在果蔬農業經濟的發展過程中，果蔬的采摘工作一直是難以克服的難題，耗時費力，將果蔬種植的成本抬高了。目前從事果蔬采摘工作的大多都是年紀比較大的工作人員，工作效率比較慢，而且在工作過程中容易造成誤差，導致果蔬在后期難以儲存，會造成一定程度的損失。在此大環境之下，我國開始大力發展智能農業，提升我國農業的智能化，解決年輕勞動力不足的問題，同時也解決了我國農業生產效率的問題。

　　美國學者Schertz和Brown在1968年便開始了果蔬機器采摘研究，后來也引起了發達國家的廣泛重視，并且對果蔬機器采摘研究制定了嚴密的科學研究計劃。我國作為超級農業大國，科學技術的研究開展得比較晚，在20世紀80年代，為了促進我國農業的廣泛發展，在相關學者的積極努力下，展開了果蔬機器采摘的研究。筆者以西紅柿機器采摘的研究為例，展開研究，希望提升西紅柿的采摘工作效率，促進我國農業經濟的發展。

　　2機器視覺在西紅柿采摘機器人中的應用

　　2.1目標的識別與定位

　　機器視覺系統是利用圖像采集卡、攝像頭、光照箱以及計算機系統進行相互配合，在視覺傳感器的作用下捕捉到西紅柿的相關圖像，并且再通過攝像頭捕捉到的圖片利用計算機進行數據分析，從而，確定物體的定位。

　　目前，我國在西紅柿采摘機器人的研究中最常使用的便是雙目立體視覺，能從兩個位置來觀察研究同一個物體，獲得兩幅圖像，通過計算機進行誤差計算，得知物體的三維坐標，這種系統的使用能提升物體定位的精準性。

　　2.2圖像處理

　　同樣以雙目立體視覺的運用為例，因為攝像頭的視頻圖像采集卡與計算機是聯網的，所以攝像的視頻圖像采集卡在進行攝像后，會將采集到的相關信息傳送給計算機進行物體的二維圖像傳輸工作以及信息的傳遞工作。

　　通過上述過程，捕捉到目標物體的圖像之后，還應該對計算機中的圖像的目標物體與背景色進行分離，只有對目標物體與背景圖像進行分離，才能促進西紅柿采摘機器人的采摘工作的順利進行�？梢圆捎弥兄禐V波法的方式來消除噪聲干擾，從而來確保圖像邊界的像素，對圖像照片進行提色以及平滑處理，從而為后續的相關工作提供必要的保障。

　　為了提升西紅柿采摘機器人的工作準確度，在進行圖像分離工作的同時，還可以對圖像進行分割處理，提升對西紅柿的識別力度，最大程度地去除背景干擾，將西紅柿樣本的圖像從圖像中分割出來，提升工作的準確性[1]。

　　果實特征的提取是非常關鍵的一步工作，利用前期的工作確定好西紅柿的具體位置只是完成了西紅柿采摘工作的基礎，還必須對西紅柿果實特征進行分析，確定西紅柿的具體采摘點才能更好地進行西紅柿采摘技術。目前，可以利用圓形Hough變換采集目標物特征，確定西紅柿的具體位置，并且通過計算機的位置分析，來確定西紅柿的具體位置。

　　在西紅柿果實特征的提取工作中還會面臨西紅柿果實相互重疊和遮擋的現象，這是阻礙西紅柿采摘工作的重要問題，必須解決這一問題�，F在采用的方式是通過閾值檢測，來判定長寬比，如果長寬比超過了1.4，那么便可以判定，西紅柿與西紅柿之間存在重疊的問題，在這種情況下，可以對采集到的畫面進行灰度化，再通過邊緣檢測的方式，將重疊的部分進行分割，最后進行特征提取[2-4]。

　　3結束語

　　在當前科學技術背景下，雙目立體視覺系統對西紅柿的識別工作是非常準確的，筆者在相關的研究工作中，是以雙目立體視覺系統作為背景技術進行了機器視覺在西紅柿采摘機器人中的應用分析。希望增強西紅柿采摘機器人的準確度，提升我國現代農業智能水平。

　　參考文獻：

　　[1]呂宏明.基于機器視覺的番茄圖像匹配算法研究[D].南京:南京農業大學,2008.

　　[2]李寒,張漫,高宇,等.溫室綠熟番茄機器視覺檢測方法[J].農業工程學報,2017(2):8.

　　[3]李寧,李林,李千山.番茄采摘設備的設計方法研究[J].時代農機,2018(8):88.

　　[4]周濤.番茄采摘機器人的設計與實現[J].安徽農業科學,2018(6):41.

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