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苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。 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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基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别 总被引：6，自引：0，他引：6
果实识别是自动化采摘系统中的重要环节，能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别，本文采集了果实生长期苹果树图像，并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性，尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性，论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理，去除枝干等背景，得到仅剩果实和叶片的图像。然后，分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合，建立了绿色苹果随机森林识别模型，并使用像素模板验证数据集，对模型进行预测试验，正确率为90%。最后，选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象，使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓，平均识别正确率为88%。结果表明，该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性，能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。 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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采用0.57R-0.18G-0.2B色差分量法对刺梨图像进行处理,通过Ostu自适应阈值分割、形态学滤波和二值图像白色色素面积阈值等方法对图像进行一次分割。根据刺梨果实图像的颜色和纹理特征,再采用YCbCr颜色空间模型中各分量的阈值对图像进行二次分割。通过标记分水岭分割算法对粘连果实连通区域进行分割,利用Hough圆变换对独立、遮挡和重叠情况下的果实外圆进行拟合和修复,最终获取果实质心坐标及其半径。试验结果表明:刺梨果实识别正确率均高于92%,说明本算法能够对刺梨果实进行有效地识别。 相似文献
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基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。通过对采摘现场成熟的大红袍花椒在顺光、背光、遮阴3种情况下采集的图像进行分割,结果表明:在顺光、背光、遮阴条件下,分割识别率分别为93.3%、90%、88.3%,且与传统的Otsu算法相比,图像分割时间缩短20%以上,为现场机器人花椒采摘识别提供了一种方法。 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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自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容。为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比。基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合,标定出果实位置。为验证算法有效性,对自然场景下的157幅苹果图像进行了测试,基于凸壳原理的目标识别算法、基于去伪轮廓的目标识别方法和全轮廓拟合目标识别方法的重叠率均值分别为83.7%、79.5%和70.3%,假阳性率均值分别为2.9%、1.7%和1.2%,假阴性率均值分别为16.3%、20.5%和29.7%。结果表明,与上面两种对比算法相比较,基于凸壳原理的目标识别算法识别效果更好且无识别错误的情况,该算法可为自然环境下的果实识别与分割问题提供借鉴与参考。 相似文献
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变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术 总被引：6，自引：0，他引：6
遮挡是自然场景中普遍存在的问题,为在变化光照条件下正确检测出自然环境中的树上成熟水果目标,从而为全天候的机械采摘提供运动参数,研究了基于彩色信息和目标轮廓整合的树上遮挡柑橘检测方法。在对自然光照条件下的可见光彩色图像进行颜色特征分析的基础上,建立了利用R-B色差图融合归一化RGB颜色空间的方法,对树上水果目标区域进行了初分割。然后提取R-B色差图的主边缘构造边缘片段集,根据边缘片段长度、弯曲程度以及凹凸性来选择有效边缘片段集,对每个有效边缘片段进行拟合,最后根据水果形状知识选择出有效拟合目标椭圆。根据对不同光照条件和遮挡程度的场景处理的结果表明,所提算法能有效恢复出树上存在遮挡的水果目标,最后遮挡轮廓恢复结果的相对误差为5.34%。 相似文献
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图像分割在成熟茄子目标识别中的应 总被引：3，自引：2，他引：1
针对在自然光生长条件下采集的茄子图像,采用自动取阈的算法,分别利用图像的灰度信息、基于R、G、B分量线性变换的3个正交彩色特征量和基于HSV彩色空间对图像进行分割.经Matlab仿真对比结果得出:利用Otsu算法对灰度图进行分割,虽然对灰度直方图进行了优化,目标与背景的分割效果较好,但存在局部反光的影响;采用改进的Otsu算法,对彩色特征量(2G-R-B)/4进行分割,可以在一定程度上消除局部反光的影响;同样采用改进的Otsu算法对HSV彩色空间色调分量的分割,则可以克服目标茄子表皮的反光对分割结果的影响,取得了较好效果.以数学形态学降噪方法进一步对利用色调分割后的二值图像进行平滑处理,可大大改善分割效果. 相似文献
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碧根果在生产加工过程中易酸败,误食会对人体造成多方面危害。针对此问题,提出一种基于多特征融合和水平集的碧根果品质检测方法。以薄壳碧根果为研究对象,首先,对采集的原始图像进行预处理,解决目标对象与背景区域比例不匹配问题;然后,通过改进边缘指示函数的自适应距离正则化水平集算法（Distance regularized level set evolution, DRLSE）对图像进行感兴趣区域（Region of interest, ROI）分割,最后提取图像灰度直方图统计特征、灰度共生矩阵、Tamura和局部二值模式等多特征,并进行融合分析,建立支持向量机（Support vector machine, SVM）判别模型,实现碧根果无损品质检测。试验采集了200个正常、酸败碧根果样本图像,对其进行图像酸败及多特征分析。结果表明,采用本文方法判别碧根果酸败的分类准确率高达96.15%,在此基础上识别碧根果酸败程度,平均识别率为90.81%。 相似文献
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基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别 总被引：5，自引：0，他引：5
针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。 相似文献
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自然场景下成熟水果的计算机视觉识别 总被引：24，自引：4，他引：20
研究在自然场景下成熟水果的识别技术。比较HSI颜色空间转换的几种方法：球体法、柱体法和双锥体法等。球形：HSI颜色转换系统在本研究中产生较少的奇异数据,被采用。将图像的RGB值转换成色调、饱和度和亮度值,并将色调和饱和度结合产生融合图像,以消除地表、天空等背景的影响。利用Otsu算法自动获取分割阈值,提取目标区域。将提取的区域形态特征进一步分割图像,去除与颜色类似的枯叶和其他背景,提取成熟水果区域,分割效果显著。 相似文献
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针对自然光照下粗秸秆中空、细碎秸秆细节丢失导致秸秆覆盖率图像检测法精度低的问题，提出了一种基于Sauvola与Otsu算法相结合的秸秆覆盖率检测方法。首先对彩色分量空间距离灰度化后的图像采用Sauvola阈值分割来提取秸秆区域细节图像，然后对色差法灰度化后的图像采用Otsu阈值分割来解决秸秆区域中空问题，最后对不同阈值分割图像相加，计算其平均值，从而得到秸秆覆盖率的大小。田间试验结果表明，采用此方法对不同情况秸秆覆盖与不同地区的秸秆覆盖均具有较好的识别效果，不同情况秸秆覆盖率的最大平均误差约为1.9%，不同地区秸秆覆盖率的最大平均误差约为2.5%，有效地提高了秸秆辨识的精确度。 相似文献
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为提高田间复杂环境下传统图像分割法分割葡萄果穗图像准确度低的问题，提出一种基于改进红绿色差和Otsu算法的田间葡萄果穗图像分割方法。选取与人类视觉相近的RGB颜色空间，提取并分析R、G特征图的直方图，经分析对其点乘特征图并进行Otsu运算，再经过形态学处理，实现对田间环境下葡萄果穗图像的分割。与灰度图、（R-G）特征图和（R-G）/（R+G）特征图分别采用最大阈值分割法（Otsu）分割的结果进行对比，试验结果表明，红绿色差点乘Otsu分割法的分割结果最优，准确率为92.37%，F1值90.13%。对50幅图像做了测试，其中图像准确率最高为97%，准确率最低为79%，其平均准确率为88.75%。所提出的方法能够实现葡萄果穗较完整的分割，并可为葡萄果穗的识别、定位提供研究基础。 相似文献