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采摘机器人振荡果实动态识别 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种采摘机器人在果实振荡状况下的动态识别方法,解决由于果实振荡影响采摘机器人识别定位时间,进而影响采摘速度和效率的问题。首先对所采集的振荡果实图像进行图像分割,将其分为果实和背景两部分;其次引入帧间差分法、水平最小外接矩形法等对分割图像进行振荡果实动态区域的区域标识,然后对其振荡果实进行识别,当图像中有多个振荡果实时,以距离图像中心最近原则确定采摘振荡目标果实。试验结果表明对实际采摘环境下遇到的多数情况,所提算法都能很好地识别出振荡果实,识别时间少于0.5 s。 相似文献
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基于多源图像融合的自然环境下番茄果实识别 总被引：1，自引：0，他引：1
蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,实现了机器人能够适应自然环境中不同光线条件的番茄果实。其次,针对传统机器学习训练样本标注低效问题,提出聚类方法对样本进行辅助快速标注,完成模型训练;最终,建立扩展Mask R-CNN深度学习算法模型,进行采摘机器人在线果实识别。实验结果表明,扩展Mask R-CNN算法模型在测试集中的检测准确率为98.3%、交并比为0.916,可以满足番茄果实识别要求;在不同光线条件下,与Otsu阈值分割算法相比,扩展Mask R-CNN算法模型能够区分粘连果实,分割结果清晰完整,具有更强的抗干扰能力。 相似文献
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基于视差图像的重叠果实图像分割算法 总被引：3，自引：0，他引：3
为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。 相似文献
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为提高在近色背景下果实识别的准确性,减少非结构化因素对识别的影响,提出了基于近红外像机和可见光像机组合捕获多源图像进行融合的方法。首先对已配准的多源图像分别进行非下采样轮廓波变换(NSCT),得到高频系数与低频系数;对高频系数采用压缩融合,并通过CoSaMp恢复融合的高频系数;对低频系数进行小波分解,对分解的高频子带采用绝对值最大法进行融合;低频子带则采用基于几何距离和能量距离加权的融合方法,再通过小波逆变换得到融合的低频系数;最后对融合后的高、低频系数进行NSCT重构得到融合图像。试验结果表明,所设计方法有效地保留了图像的边缘轮廓,突出了图像的细节信息,在客观定量评价指标上均优于其他传统方法,其中与小波变换-非下采样轮廓波变换(DWT-NSCT)方法相比,最大提升达到15.59%。 相似文献
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基于SOM-K-means算法的番茄果实识别与定位方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题,提出一种基于RGBD图像和K-means优化的自组织映射(Self-organizing map,SOM)神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先,利用RGBD相机拍摄番茄图像,对图像进行预处理,获取果实的轮廓信息;其次,提取果实轮廓点的平面和深度信息,筛选后进行处理;再次,将处理后的数据输入到采用K-means算法优化的SOM神经网络中,得到点云聚类结果;最后,根据聚类点,通过坐标转换得到世界坐标信息,拟合得到各个番茄的位置和轮廓形状。以果实识别的正确率和定位结果的均方根误差(RMSE)为指标对该算法进行验证和分析,采集80幅图像共366个番茄样本,正确识别率为87.2%,定位结果均方根误差(RMSE)为1.66 mm。与在二维图像上利用Hough变换进行果实识别的试验进行对比分析,进一步验证了本文方法具有较高的准确性和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于计算机视觉的成熟番茄识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以番茄图像为研究对象,提出一种成熟番茄识别方法。首先,以HSI模型中的色调分量为基础进行图像分割,提取出成熟番茄目标图像;然后,再采用最大方差自动取阈值法进行分割处理,对得到的目标图像进行轮廓提取;最后,对轮廓曲线采用Hough变换的方法进行识别,以同一个轮廓圆识别的多个极值点的均值作为最终识别结果,在Hough变换之前采用最小外接矩形法进行有效区域标记,提高了Hough变换的效率。通过多幅番茄果实图像的仿真测试表明:本算法对果实遮掩度为0、小于50%、大于50%这3种情况的识别率分别为78.7%、6 8.1%、4 1.9%,平均识别率达到7 0.6%。本算法对于成熟番茄可以较好识别,尤其对于存在重叠情况的番茄,识别准确率较高。 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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苹果采摘机器人目标果实快速跟踪识别方法 总被引：10，自引：0，他引：10
为了减少苹果采摘机器人采摘过程处理时间,对苹果采摘机器人目标果实的快速跟踪识别方法进行了研究。对基于R-G颜色特征的OTSU动态阈值分割方法进行首帧采集图像分割,采用图像中心原则确定要采摘的目标果实;利用所采集图像之间的信息关联性,在不断缩小图像处理区域的同时,采用经过加速优化改进的去均值归一化积相关模板匹配算法来跟踪识别后帧图像的目标果实,并进行不同阈值分割方法实现效果,不同灰度、亮度和对比度的匹配识别以及新旧方法识别时间对比试验,从而验证了所采用和设计方法的有效性;其中所设计跟踪识别方法的识别时间相比于原方法,减少36%。 相似文献
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《农机化研究》2021,(12)
为适应农业果实采摘机器人自主采摘的需求,针对重叠番茄果实,设计了一种在不同光照条件下改进色差算子的组合处理识别并抓取重叠果实的方法。首先,利用中值滤波滤除噪声;然后,采用改进算子的OTSU分割算法和形态学处理对番茄图像进行背景分割,通过异或运算、腐蚀操作,使未覆盖果实与被覆盖果实的分离更加明显,进而将凸包算法、泛洪填充算法和霍夫直线检测相结合,提取出番茄的真实轮廓,并利用最小二乘法对其进行椭圆拟合,计算出果实质心进行立体匹配;最后,设计了适用于番茄果实采摘的原型机器人,主要由三自由度的机械臂构成,用于抓取果实。分别从不同角度对不同光照条件下重叠的番茄果实图像进行了实验,并进行了水果立体匹配实验,结果表明:该方法是有效、可行且高效的。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为解决番茄采摘机器人作业过程中果实识别不准确的问题,提出一种基于几何形态学和迭代随机圆相结合的目标提取算法,该算法可对图像中粘连的果实进行有效分割与识别。首先,以串收番茄佳西娜为研究对象,使用RGB相机采集图像;其次,对图像进行Canny边缘检测操作,获得果实边缘轮廓点;然后,对果实边缘轮廓点进行基于几何形态学的处理,获得果实轮廓点;最后,对果实轮廓点分组处理后,进行迭代随机圆的处理,得到果实识别结果。对该算法的正确率和准确率进行了验证,结果表明,果实识别正确率为85. 1%,果实识别准确率为79. 1%,此算法在一定程度上解决了复杂环境下多个果实粘连或被少量遮挡情况下的果实分割问题。 相似文献
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LABVIEW可视化编程软件,在图像处理上有很强大的应用,利用LABVIEW的视觉与运动模块,对夜间道路图像进行处理,通过灰度、二值化、图像切割后,再经过图像提取,即可得到道路的图像信息,应用前景广阔。 相似文献
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根据稻飞虱趋光性并依照植保专家捕捉昆虫标本的方法,设计了适用于野外环境的昆虫图像自动采集装置.该装置主要由计算机、采集工作台、图像采集系统和控制系统构成.通过荧光灯,将野外昆虫引诱到采集工作台的幕布上,然后通过计算机和微控制器,控制采集工作台和白色采集幕布的两维运动,配合自动拍摄系统,对爬附于幕布上的昆虫进行定时拍摄,获取处于自然状态下的昆虫图像.实验结果显示,利用该系统可以获得完整、清晰且处于自然状态的昆虫图像,为稻飞虱自动识别和田间稻飞虱的虫口密度预测创造了条件. 相似文献
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基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型 总被引：2，自引：0，他引：2
针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP(Back propagation)神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量;采用图像处理方法识别出树冠上的果实及树叶;提取果实区域及树叶区域与产量相关的信息为输入,以果树实际产量为输出,建立基于BP神经网络的半熟期与成熟期估产模型,拟合度R分别达到0.928 7、0.980 4。将模型用于待估产样本,得到半熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.876 6,成熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.960 6。结果表明该模型具有较好的预测精度与鲁棒性。 相似文献
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玉米定向精播种粒形态与品质动态检测方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为满足玉米定向精播对种子外形和品质的要求,设计了一种玉米种子精选装置,并研究了玉米种粒动态检测算法。经过脱粒并筛除杂质的种粒投入玉米种子精选装置,分两列两层传输,完成玉米种粒的动态检测。通过计算种子胚根尖端的方向,排除了种粒的重复检测现象;以人工选取的100粒标准种粒外形参数为基础建立合格种粒特征参数库,实现对种粒外形的检测;依据合格种粒和重度霉变种粒表皮亮度差异较大的特点,基于图像饱和度分量对重度霉变种粒加以检测;依据轻度霉变种粒表皮呈现块斑的特点,利用种粒的R、G、B颜色平均值检测轻度黑色霉变;以种粒黄色区域补洞后对应原种粒(B-R)的值,判断种粒的轻度白色霉变和轻度破损;对于外形和霉变检测合格的种粒,通过分析种粒区域中白色区域的大小,进行玉米种粒胚芽朝向的判断,为后续种粒定向包装和定向播种提供了依据。对280粒各品种玉米种子进行实时检测,每粒种子的平均检测时间约为14 ms,重复种粒判断准确率为95%,种粒合格性检测准确率为96.1%,胚芽朝向判断准确率为97.1%。 相似文献
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猕猴桃自动分级设备设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前猕猴桃采后人工分级费时费力、自动分级成本高等问题,通过机械分离输送、图像采集与处理、智能控制等技术,研制了一套实用的猕猴桃自动分级设备。该设备包括单行定位输送系统、图像采集系统、分级执行系统和控制系统,通过多特征提取和融合分级的方法对猕猴桃实现了自动分级,同时在线监控参数。经试验验证,该设备按体积、形状、表面缺陷特征分级的准确率分别可达88.9%、91%、94%,融合分级的准确率可达86%。 相似文献
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针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。 相似文献