任志敏,宋 源，张 良

(1.常州纺织服装职业技术学院机电学院，江苏 常州 213164; 2,苏州大学，江苏 苏州 215006)

0 引言

随着劳动力成本的不断提高，农业果实采摘也面临着逐步实现机械化和自动化[1]。其中首要解决的是视觉难题。果实成熟时，表皮颜色一般会发生变化。比如，即将成熟的苹果果皮会变红，柚子果皮会变黄……。一般情况下，人们基于传统经验判断水果的成熟期和挂果情况进行人工采摘，效率相对低下。因此，如何通过信息化技术手段，方便、快捷、准确地判断水果的成熟期及挂果数量是本文研究的重点，为实现机械化采摘提供成熟果实的精确的定位提供支持。通过对现有技术的研究，借助摄像头对果树进行拍照，对生成的视频或图片进行分析和处理，一方面，得益于近年来计算机视觉研究的飞速发展，使得建立一个成本可承受，速度识别快、判断精度高的视觉系统成为可能。另一方面，使用摄像头进行拍照与人眼观察非常贴合，可以快速、准确找到成熟果实的位置，为机械手采摘提供精确坐标[2]。

1 硬件设计

视觉系统的核心是实现颜色的学习和跟踪，由硬件和软件两部分组成。颜色学习和跟踪系统硬件部分主要由微控制器和图像感光元件组成。硬件设计框架如图1所示。

图1 硬件设计框图

硬件电路由主要基于Cortex-M4微处理器STM32F429IGT6和CMOS图像感光元件OV7725组成。STM32F429IGT6最高主频为180MHz，集成Camera接口。OV7725是美国Omni Vision公司生产的高灵敏、低功耗图像传感元件。其支持自动曝光控制，自动增益控制，自动白平衡；