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基于色度和纹理的黄瓜霜霉病识别与特征提取 总被引：4，自引：0，他引：4
研究了可见光波段的黄瓜霜霉病信息分布和分割方法,有效实现了温室非结构环境下黄瓜病害信息识别。通过研究温室黄瓜图像在RGB、HIS和YCbCr颜色空间的分布特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的病害提取适应性。分析了病害目标与环境背景Cb和Cr均值差,提出了CbCr组合算法,实现了目标的快速有效识别,满足了实时对靶施药的要求。通过随机抽取30幅黄瓜霜霉病图像进行算法验证,结果表明图像的平均识别正确率达90.6%。 相似文献
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黄瓜采摘机器人远近景组合闭环定位方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对黄瓜采摘机器人远景定位精度不高,以致切伤果实和茎蔓的问题,设计了一种基于机器视觉具有空间位置反馈功能的末端执行器。对温室环境下黄瓜果实采摘区域图像信息获取方法加以研究,综合HIS色彩空间H、S分量进行阈值分割,结合RGB色彩空间G通道边缘分布特征以及黄瓜形状特征,提取黄瓜采摘区域。基于摄像机线性透视模型,研究了采摘切割点空间定位方法,最终向采摘机械臂控制器反馈位置微调信息。采用远近景组合闭环定位方法,对采摘目标进行闭环定位,有效地解决了采摘机器人一次远景定位误差较大的问题。试验结果表明,排除温室复杂光照情况,机器人末端执行器定位精度达到2mm,满足采摘作业要求。 相似文献
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基于光照色彩稳定性分析的温室机器人导航信息获取 总被引：2，自引：0，他引：2
针对温室环境下视觉导航存在光照波动影响问题,从应用可行性角度,研究了一种基于光照色彩稳定性的导航信息获取方法.分析了温室导航线图像在颜色空间的色彩特征分布,建立了光照分析模型,以提高不同光照条件下的导航线提取适应性.提出g、Cr、Cb色彩分量组合的导航线分割方法,实现了导航信息有效快速识别.采用基于导航参考点的改进Hough变换拟合导航路径,通过几何关系获得导航侧向位移和角度偏差作为导航参数.温室环境下随机拍摄150幅不同光照导航图像进行识别算法验证,导航线平均识别率为93.9％.导航实验结果表明,导航线获取方法平均耗时约95 ms,在运行速度低于1.5 m/s时最大路径跟踪误差小于6 cm,满足视觉导航实时性和准确性的要求. 相似文献
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自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别 总被引：12，自引：0，他引：12
针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。 相似文献
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提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法。对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像。对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取。通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配。实验结果表明：识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%。采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径。在60～150cm的距离范围内,测量误差小于 相似文献
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苹果采摘机器人果实识别与定位方法 总被引：17，自引：3，他引：14
提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法.对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像.对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取.通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配.实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%.采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径.在60～150 cm的距离范围内,测量误差小于2 cm. 相似文献
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夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术 总被引：5，自引：0，他引：5
利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。 相似文献
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基于机器视觉的非结构环境下黄瓜目标特征识 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于近红外光谱成像技术的温室黄瓜信息检测方法.根据黄瓜的光谱反射特性,选用特定波长的近红外光谱图像解决与背景颜色相近的果实信息表征;利用图像内作物灰度分布差异确定果实所在区域,区域内采用矩不变优化阈值分割和特殊形态学模板滤波,实现果实目标有效识别;结合黄瓜物理性状和纹理特征检测果实的可抓取部位,并引入形心主惯性轴思想确定果柄的切割点位置.实验结果表明果实的正确识别率为93.3%,抓取点、切割点位于有效区域的几率分别为96.7%、93.1%. 相似文献
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基于颜色优势目标的机器视觉图像提取算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
图像是信息的主要载体,如何在大量且繁杂的信息中提取出足够而且准确的信息以供使用是实践中经常遇到的问题。为此,基于黄瓜植株中花朵目标与果实目标的不同特征来设计算法,得出对花朵的提取方法,以MATLAB为开发平台,结合数字图像处理技术,着重研究了机器视觉图像的处理算法。仿真结果表明:该算法程序运算时间短,返回结果稳定,在图像目标提取中取得了良好效果。 相似文献