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基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对采茶机器人的茶叶嫩芽识别问题,提出一种基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽图像检测算法。首先对RGB彩图进行ExG、ExG-ExR,MExG,COM2灰度化处理,并进行灰度图归一化处理;然后选择合适的通道,利用Haar和DB2小波进行多通道图像分解、滤波、融合。获得融合后的灰度图像直方图,对直方图形状进行分析,根据嫩芽老叶的面积比与像素数目比确定图像分割阈值。试验结果表明,此算法能充分利用嫩芽与老叶的颜色差异,很好地检测出茶叶嫩芽,SD,Dice,ER,NR分别为63.005%,60.09%,101.235%,6.515%,性能优于Otsu。 相似文献
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基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方 总被引：6，自引：1，他引：5
与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质.为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法.本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测.针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘.实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法. 相似文献
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许宝阳高延峰 《农业装备与车辆工程》2023,(2):19-24
茶叶嫩芽自动识别分类是实现采茶机器人精采名优茶的关键技术。由于茶叶嫩芽与背景中茶叶差别很小,且茶叶嫩芽形状多样,有一芽一叶和一芽二叶等多种形式,给自动识别带来很大难度。基于Faster-RCNN深度学习神经网络模型多维度进行茶叶嫩芽识别。首先对网络性能进行分析,选取较优的网络模型;在此基础上,研究一幅图像中包含嫩芽的不同数量、形态、拍摄角度、光照条件多维度对识别性能的影响。结果发现,光照条件和拍摄角度对嫩芽识别影响较大。所采用的Faster-RCNN深度学习模型对45°角度拍摄、晴天环境下单株集中一芽两叶的茶叶嫩芽识别效果最佳,同时阴天和90°拍摄时识别效果较差。研究为后续实现机器人现代化智能化的名优茶精采提供了技术支持。 相似文献
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基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。 相似文献
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基于视觉测量的茶叶嫩芽定位方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前名优茶采摘效率低以及名优茶的采摘具有较强的时效性等问题,提出用双目摄像头定位茶叶嫩芽,以此推动自动化采茶设备的研发。采用双目立体视觉技术获取茶叶嫩芽的三维坐标信息,用于引导采摘机械臂进行自动化采摘作业。试验以茶园中的茶树为研究对象,根据SGBM算法获得一幅视差图像。然后通过OpenCV中reprojectImageTo3D函数得到深度图像,最后对照左摄像机中嫩芽形心在深度图像中的位置,获取茶叶嫩芽的三维坐标信息。实验结果表明,所采用的方案能够较为精确地定位出茶叶三维立体坐标,为后续自主采茶机器人的研发提供了技术支持。 相似文献
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基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。 相似文献
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为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树,针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题,探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理,制作VOC2007数据集;其次在计算机上搭建深度学习环境,调整参数进行网络模型训练;最后对已训练模型进行测试,评价已训练模型的性能,并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型(单芽和一芽一叶/二叶)的检测精度。结果表明,当不区分茶叶嫩芽类型时,平均准确度(AP)为54%,均方根误差(RMSE)为3.32;当区分茶叶嫩芽类型时,单芽和一芽一叶/二叶的AP为22%和75%,RMSE为2.84;另外剔除单芽后,一芽一叶/二叶的AP为76%,RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法(传统目标检测算法),表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法(RMSE为5.47),可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。 相似文献
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《中国农机化学报》2015,(4)
针对颜色信息丰富的茶叶,通过形态学分析,研究茶叶的几何特征,提出一种基于彩色线阵CCD的茶叶色选算法,开发出一套集信号的采集、处理于一体并结合识别算法的新型茶叶色选控制系统。该系统通过彩色线阵CCD相机采集图像,利用MATLAB图像处理工具箱处理,色彩空间选择HSI模型,通过中值滤波算法去除图像中的噪声,利用改进的阈值分割算法二值化处理图像,运用形态学处理算法腐蚀和膨胀图像,进行连通域分析,提取并识别图像几何特征参数确定分类结果,增强色选系统对颜色信息复杂茶叶的识别能力。本系统同时将分选算法集中在FPGA上实现,提高分选的实时性。经过测试,验证基于彩色线阵CCD的茶叶分选识别算法具有良好的高效性与选别率。 相似文献
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作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
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基于主动计算机视觉的茶叶采摘定位技术 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决名优茶智能采摘的茶叶嫩梢定位问题,提出了一种基于主动视觉的嫩梢定位方法,并据此开发了一套视觉定位系统。针对茶叶采摘工作面特点设计了交叉投影与摄像光路;基于色彩因子法实现了自然环境下茶叶嫩梢的识别;重点研究了利用光栅投影轮廓术实现茶叶嫩梢高度信息获取。光栅投影轮廓术采用时间相位法获取光栅场的相位,并利用判别机制和形态滤波器去除噪声点,以多项式逼近法计算高度克服非线性误差。试验结果表明,基于光栅投影法的茶叶嫩梢定位系统,能够有效识别嫩梢并获取其三维信息,为研究名优茶智能采摘机解决了茶叶嫩梢定位问题。 相似文献
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针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,根据顶芽、侧芽及茶梗的相关参数并结合茶园环境设计了一种末端执行器,利用分体式刀具的刀齿弯曲变形适应茶梗的干扰从而采摘侧芽。通过有限元仿真刀具切割侧芽得到采摘成功率的影响因素为刀齿宽度、刀齿长度及刀具厚度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面分析法研究各因素对采摘成功率的交互影响;以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,确定各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为：刀齿长度、刀齿宽度、刀具厚度。以采摘成功率为目标对各试验因素进行优化,得到优化后的刀齿宽度、刀具厚度、刀齿长度分别为2.6、0.9、20.0mm。采用优化后的参数进行茶园采摘试验,结果表明,末端执行器能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。 相似文献
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针对我国油茶果采摘过程中存在的自动化水平落后、采摘效率低、适采周期短的现状,应用于机器人收获技术的机器视觉技术受限于真实场景中复杂背景干扰从而导致识别精度较低的问题。以自然场景下的油茶果为研究对象,提出一种基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测算法,首先获取油茶果图像并建立数据集,利用ResNet卷积神经网络提取油茶果果实图片的特征,获得果实目标分割结果,再采用RPN对所得到的特征图进行操作,并增加全连接层,提取每个样本mask像素面积,并对目标类别进行预测。利用测试集分别测试油茶果的分割网络模型及目标识别算法,结果表明,网络模型的分割准确率为89.85％,油茶果目标识别的平均检测精度为89.42％,召回率为92.86％。本算法能够自动检测油茶果目标,并有效降低不同光照情况下叶片与花苞遮挡、果实重叠、果实色泽等因素干扰,为自然场景中果实自动化采摘提供可靠的视觉支持。 相似文献
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为了提高采摘机器人的定位速度,对机器人的机器视觉系统进行了改进,设计了一种基于聚类算法和视频对象提取技术的快速定位机器人。该机器人视频对象图像提取过程中,在完成图像进行滤波后,引入了Lab彩色空间聚类算法,有效地降低了图像的色彩数和噪声,实现了图像对象的量化处理,大大提高了果实定位和采摘的效率。为了验证设计的快速定位采摘机器人的可靠性,对机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括图像处理和果实定位。通过测试发现:快速定位机器人可以有效地实现图像聚类中心的提取,并对聚类中心进行编码,每次定位用时少、定位速度高且果实采摘的准确性累计概率较高,符合高精度、高效率果实采摘机器人的设计需求。 相似文献
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采摘目标空间位姿信息缺失和目标定位精度低是影响草莓采摘机器人采摘效果的关键因素之一。为此，本文首先设计了基于颜色信息和卷积神经网络的草莓图像目标定位与分割以及目标点云分割模型；其次，实现了基于图像的草莓可采摘性和遮挡程度识别模型；最后，设计了草莓空间定位和姿态估计模型并实现草莓采摘点定位方法。基于本文方法对完整草莓位姿估计平均误差为4.03%，对遮挡草莓位姿估计平均误差为9.06%，采摘定位综合误差为2.3mm。在实际采摘实验中，采摘成功率为92.6%，平均每个草莓的计算耗时约为92ms，单个草莓采摘动作的执行平均耗时约为5.7s。实验结果表明：本文提出的方法可在温室条件下较准确地估计草莓空间位姿和采摘点，为草莓采摘机器人提供有效的目标定位信息，有效满足实际采摘场景下的需求。 相似文献
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针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、... 相似文献
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在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。 相似文献