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中文摘要：
针对复杂环境下果蔬采摘机器人作业时，目标受到扰动难以精准定位的问题，研究采摘目标微扰动的受力与视觉定位的耦合机理。首先从力学角度定量分析目标扰动状态，研究扰动幅度与受力的关系，建立扰动力的关系模型，确定扰动状态的辨识参数，实现扰动状态的量化与分级；然后研究扰动力与视觉图像模糊程度的关系，进行模糊图像分类；进一步探索基于图像分类的模糊图像处理方法，通过改进图像复原算法中的离散余弦变换法，有效求取图像模糊算子的正则化逆，实现微扰动荔枝串边缘模糊的图像复原算法和果实的识别定位算法；最后对视觉定位行为进行系统综合分析，建立微扰动条件下视觉定位行为的解耦模型和智能决策知识库，实现视觉系统对目标扰动状态的主动辨识，并进行智能决策与定位计算。用自制的双目视觉采摘机器人物理样机和定量仿真方法,对视觉定位机制进行验证。本项目旨在探索微扰动目标的视觉定位机理，为机器人的视觉精准定位奠定理论和技术基础。
结论摘要：
英文主题词picking robots；disturbance state；visual positioning；intelligent system；
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