最近海外部分脑机接口技术组织对中国新疆棉花采取排斥态度，这种做法欠妥当，国内农业现阶段已广泛应用自动化技术，例如通过机械完成棉花采摘工作，现在让我们具体了解这些方面的内容。倡导使用新疆棉花，盼望中国人工智能农业技术持续进步。
前言
我们这个“计算机视觉研究院”，始终拥护中国的进步与决策，我们必定会拥护新疆棉！
简要
为了解决采棉机械手在棉花识别定位方面的难题，研发出一种运用机器视觉的棉花识别与定位技术，构建了双目立体视觉系统，然后经过相机标定、图像采集、图像处理、特征提取等环节，获得了棉株的深度数据以及成熟棉花的三维坐标，其中深度平均偏差为2.55毫米，各坐标轴误差平均值分别是2.8毫米、负1.4毫米、负1.35毫米实验数据证实，采用双眼视觉技术能够准确判断棉花在植株上的三维位置，这种识别定位方法具有实际应用价值。
背景
棉花是我国关键的工业原料及战略资源，同时也是众多棉农增加收入的重要来源，在农业领域具有显著的经济作用。新疆凭借其特有的光照和热量条件，已经成为全国最主要的商品棉产地。新疆棉花的生产总量、在国内的销售量以及对外出口的量多年来一直领跑全国，已经发展成为当地的经济支柱。新疆的棉花耕作方式跟海外差异明显，种植的棉花种类也不一样，而且国产的棉花收割设备工作效率不高，进口的收割设备又因为价格昂贵、零件费用高、修理费用高、售后服务跟不上这些原因，农民们不愿意使用，所以难以普及，这就使得棉花收成成了限制新疆棉花产业进步和经济效益提升的一个重要原因。
当前形势迫切要求研发出具备自动化和智慧化特点的棉花收获设备，新疆的棉花种植地带分布密集，拥有农业自动化和智慧化的发展条件，所以应当积极运用尖端科技和装备，同时整合人工收获和机械收获的长处，尽快研制出一种创新的棉花收获智能装置。视觉系统核心在于实现棉花自动识别与定位功能，这是推动棉花采摘机器人实现机械化和智能化的重要环节，也是解决其中的关键技术难题。当前，全球多个国家正致力于果蔬收获机器人的研发，美国学者Brown于1968年率先构思了以机器人执行部分采摘任务的方法，他依据苹果在双目立体视觉系统中左右影像重合产生的视差现象，借助三维空间划分技术，将两幅图像整合为单幅中心视图。Kondo等人借助四个发光装置以及三个摄影单元，研发了用于采摘草莓的自动化设备，尽管我国在农业领域配备采摘机器人的研究起步较晚，不过进步显著，已经收获了众多学术上的突破，刘兆祥及其团队通过分析苹果树的光谱反射特征，借助激光反射的不同程度和三角测量方法，成功完成了苹果的识别和位置确定刘坤及其团队为了精确辨认自然场景中被遮蔽的棉花，研发了基于随机Hough变换的识别技术。赵杰文等人则针对田间的番茄，通过选取HIS色彩空间的H通道，并实施阈值分割策略来完成识别任务。徐惠荣及其同事借助颜色差异信息来区分柑橘，并且进一步在顺光与逆光两种条件下，对柑橘的识别问题展开了深入探讨。棉花图像分割领域，王勇及其团队考察了棉田里各种物体在几种典型色彩系统里的色彩表现，设计了一种运用R-B色差模型的分割方法。韦皆顶和同事们则利用HSV色彩体系里的S通道对棉花实施阈值处理。这项研究借助机器视觉技术，识别并确定成熟棉花的准确位置，旨在为后续成熟棉花的机械臂采摘作业提供技术支持。
双目立体视觉
双目视觉系统模仿人类双眼判断远近的方式，目的是让机器也能识别三维空间信息，这种技术常借助三角测量原理，通过安装两个或更多镜头，从不同角度拍摄同一物体，再根据图像间的差异计算出距离，双目视觉系统主要分为汇聚型和平行型两种架构。平行式立体视觉模型要求相机光轴完全一致，但在实验室环境中很难做到这一点，因此通常使用汇聚式立体视觉模型来实施立体视觉功能。空间任意一点 Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）通过 Ｃ１、 Ｃ２ 摄像头成像后，其投影点像素坐标分别为 Ｐ１（ｕ１，ｖ１）、 Ｐ２（ｕ２，ｖ２）, Ｐ１、 Ｐ２ 的坐标是已知的，因此可以借助摄像头的内参和外参来推算 Ｐ 点的全球坐标，具体计算公式为 Ｐ＝ Ｍ１ －１ Ｐ１，以及 Ｐ＝Ｍ２ －１ Ｐ２。Ｍ１、Ｍ２ 的计算公式分别为：
公式里：ａｘ１、ａｙ１、ａｘ２、ａｙ２是摄影机 Ｃ１、Ｃ２在 Ｘ方向和 Ｙ方向上的焦距参数；γ１、γ２是摄影机 Ｃ１、Ｃ２的不垂直度参数值；（ｕｏ１，ｖｏ１）、 （ｕｏ２，ｖｏ２）是摄影机 Ｃ１、Ｃ２的光轴像素位置坐标；Ｒ、Ｔ是旋转变换矩阵和平移变换矩阵。
相机标定
相机标定的目的是确定其内部数据，包括镜头的弯曲度、图像的畸变程度和光学系统的倾斜度，同时也要确定其外部数据，涉及物体在空间中的姿态和位置变化，具体表现为旋转方向和移动向量。这次标定工作运用Jean-的 -以及摄像机标定软件包来实施双目相机标定，首先让左右两个CCD相机从不同方位获取十组标定板的影像资料；接着借助 -软件包分别导入左右CCD相机拍摄到的标定板照片（见图示）；再通过交互式的角点位置选取技术，由软件自动识别标定板图像中的关键点，从而获得左右相机的内部指标，并借助 -软件包计算出校正后的左右相机外部指标（参见表格）。
运用PNCC算法的多值分割技术处理R-B灰度图像，实验结果展示在下面图中。大量测试表明，该技术实现的图像分割准确度能达到91.68%以上，同时还能很好地维持图像的细节层次。
成熟棉花目标的特征点匹配
寻找左右图像中对应世界某点的投影匹配点称为立体匹配。依据物体色彩，几何形态等属性，从左右相机同步获取的图像组中，通过特定特征检索另一幅图像的对应匹配位置。为增强匹配的鲁棒性并降低模糊度，引入了特征匹配技术。凭借不受灰度干扰的优势，展现出良好的抗干扰能力，并且运算负担轻微、处理效率高，同样达到了实时性要求。识别关键点的选取和对应，是借助双目立体视觉技术获取目标物体空间信息的核心环节。成熟的棉花在相机镜头形成的影像轮廓接近正圆形，因此其在平面图像中的几何中心大致位于相机成像平面与标准圆形投影的重合点，左右图像的几何中心即为最优的对应位置，也是棉花收获作业中理想的作业节点，可以直接获取并参与空间坐标的测算，通过左右相机拍摄的图像，提取到的成熟棉花轮廓中心点数据如图3所示。
成熟棉花定位
棉株深度信息
对分割后的图像实施特征点配准，选取等距分布的3组6张图像，计算其特征点坐标的平均值，旨在降低随机偏差，从而获取6组具有不同间距的成熟棉花特征点集合。从中提取每个特征点的左右匹配点P1与P2数据，借助相机标定获得的投影矩阵M1和M2，反向推算出特征点的世界坐标体系中的(X，Y，Z)值，其中Z值代表棉株的深度数据。测试结果载于后表，测算得出的深度偏差均值是2.55毫米，能够符合摘棉设备针对不同棉花植株高度进行精准作业的标准。
同一棉株不同位置成熟棉花的定位识别
棉株上通常结有很多棉桃，所以采棉机械手必须识别每颗成熟棉桃的特征点位置，其准确程度取决于机械视觉系统提供的匹配点空间坐标的偏差大小。这项工作对同一种棉花植株上不同位置上的成熟棉花进行了定位识别，随便挑选一个等间距的组，其特征点的计算位置和实际位置如下所示，计算得出其平均位置偏差为(2.8毫米，-1.4毫米，-1.35毫米)，这说明能够达到同一种棉花植株上不同位置棉花进行识别定位的准确度要求。