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申请/专利权人：四川省农业机械科学研究院

摘要：本发明公开了一种适配茶叶采摘机械的茶芽筛选方法，属于图像识别和算法领域。主要步骤包括：茶叶识别模型构建、茶芽二维采摘点定位，茶芽三维采摘点计算。通过获取的茶芽的位置数据，进行对应的茶芽的位置数据的采摘坐标，确定二维采摘点定位完成后，通过双目相机数据计算出深度值，再配合坐标转换，确定三维采摘点坐标，三维采摘点坐标将作为茶芽的采摘依据。通过对茶叶图像的分析，可以精确识别茶芽，根据分析后，判断茶芽的状态，选择性的进行采摘和采摘方式；可以实现对每一个单独茶芽的识别，避免粗放型采摘，提高了采摘效率，且对茶树起到了保护作用。

主权项：1.一种适配茶叶采摘机械的茶芽筛选方法，其特征在于，该方法步骤包括：S1：茶叶识别：包括：图像数据准备：拍摄茶芽图像，包括不同光照、不同角度、不同类型多场景下的茶芽图像数据，并对数据进行水平垂直翻转、亮度对比度调整、随机裁剪、旋转进行图像效果增强；茶芽分割：将图像数据输入DeepLabv3+获取只含茶芽的图像；S2：二维采摘点定位：通过步骤S1获取的茶芽的位置数据，进行对应的茶芽的位置数据的采摘坐标，包括：采摘区域检测：基于茶芽分割处理后的图像进行采摘区域检测和采摘点计算获取采摘区域数据；其中，二维采摘点计算为： ；其中，（xmin，ymin）为茶芽的区域坐标值的左上角的值，（xmax，ymax）为茶芽的区域坐标值的右下角的值，通过坐标值计算（xmin，ymin）和（xmax，ymax）两个值的几何中心，获得最终采摘点的坐标（x0，y0）；S3：三维采摘点计算：确定二维采摘点定位完成后，通过双目相机数据计算出深度值，再配合坐标转换，确定三维采摘点坐标；深度值的计算公式为： ；其中，z为深度值，f为相机焦距，T为两个相机的基线长度，d为视差值；坐标转换：将二维采摘点定位得到的坐标转换为像素坐标u，v，结合深度值z转换后，最终得到采摘点的世界坐标（Xw，Yw，Zw），世界坐标（Xw，Yw，Zw）用于输入至采摘机械内进行作业；具体为： ； ； ；其中，x，y为二维采摘点定位得到的坐标，u和v为二维采摘点像素坐标值，K为相机内参矩阵，Xc、Yc和Zc分别为所带入的图像坐标对应转换后相机坐标的x，y，z三个坐标轴的坐标值，c为相机坐标，[R|t]为相机外参矩阵，R为旋转矩阵，t为平移向量，Tc为相机坐标系到世界坐标系的变换矩阵。

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