基于双目视觉SGBM与WLS融合算法的茶叶嫩芽定位研究

摘要：

三维定位是实现采茶机器人精采名优茶的关键技术,对保证机器人采摘茶叶高品质和高产量具有重要的意义,传统的SGBM(Semi-Global Block Matching)算法存在匹配效果差,还原效果不高等问题.本文提出SGBM算法与WLS(Weighted Least Squares)的融合算法,使得茶叶嫩芽深视图轮廓更清晰、前后景分层更明显、还原度更高,实际定位效果更精准.实验表明:采用SGBM与WLS融合算法能够将定位误差控制在1 mm左右,约是同等条件下其他传统融合算法精确度的7倍,提高了机器人采摘茶叶时定位的工作效率,为后续实现采茶机器人智能化提供一定帮助.

关键词：双目视觉、SGBM算法、WLS算法、茶叶嫩芽、采茶机器人

所属期刊栏目：14

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：上海市自然科学基金21010501600

在线出版日期：2024-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：29-34,42