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基于双目立体视觉技术的成熟番茄识别与定位 总被引：12，自引：10，他引：2
研究了基于双目立体视觉技术的成熟番茄的识别与定位方法,获取了成熟番茄的位置信息,用于指导温室内成熟番茄的自动化采摘作业.该方法利用成熟番茄与背景之间颜色特征的差异进行图像分割来识别成熟番茄;根据图像分割的结果,用形心匹配方法获取番茄中心的位置;然后根据相邻区域像素点灰度的相关性,利用区域匹配方法计算番茄表面各点的深度信息.使用限制候选区域和两次阈值分割的方法减少计算量,提高了计算精度.实验结果表明,工作距离小于550 mm时,番茄深度值的误差约为±15 mm.利用该测量方法可以实现成熟番茄位置信息的获取,测量精度较高. 相似文献
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基于双目立体视觉的番茄定位 总被引：14，自引：10，他引：4
为提高番茄采摘机器人视觉系统的定位精度,该文提出了一种基于组合匹配方法及深度校正模型的双目立体视觉测距方法。该方法在形心匹配的基础上,将形心匹配得到的视差值作为区域匹配时设定视差范围的参考值。这样可以减小区域匹配计算量及误匹配的概率。区域匹配后,利用三角测距原理得到番茄区域对应的深度图,并将区域的深度均值作为其深度维的坐标。试验发现定位误差与测量距离间具有很好的线性相关性。通过回归分析,建立了线性回归模型,并对深度测量结果进行校正。结果表明,工作距离小于650mm时,定位误差约为-7～5mm,工作距离小于1050mm时,定位误差约为±10mm,可满足番茄采摘机器人视觉系统在大多数采摘作业环境下的工作要求。 相似文献
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基于边缘曲率分析的重叠番茄识别 总被引：6，自引：0，他引：6
为提高重叠番茄的识别正确率,提出了一种基于边缘曲率分析的重叠番茄识别方法。该方法从二值图像中提取番茄区域的边缘,并且为进一步计算出边缘点曲率,对边缘点按逆时针方向进行排序。计算出边缘点曲率后,剔除掉曲率异常的边缘点。最后通过对各剩余边缘分别进行圆回归,实现重叠番茄的识别。为减小作业环境光照变化及枝叶遮挡等因素给识别带来的影响,采用了基于归一化色差的固定阈值分割方法,6条边缘识别准则及3条圆回归准则。119幅图像的试验结果表明,存在轻微遮挡的重叠番茄识别正确率为90.9%;遮挡率大于25%且小于50%时,识别正确率为76.9%;遮挡率大于50%时,识别正确率为23%。 相似文献
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