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1.
苹果采摘机器人夜间识别方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种适用于苹果采摘机器人夜间识别的方法。在图像采集阶段,通过对比不同光源的照明效果,选用白炽灯作为照明光源并采用2盏白炽灯从不同角度照明的方式削弱图像中的阴影。在图像分割阶段,对比白天图像的分割方法,提出改进R-G色差分割法。此外针对夜间图像中的高亮反光区,采用二次分割的方法提取出水果表面的高亮反光区以此对分割后的图像进行修补,以得到完整的分割结果。经统计不考虑果实的遮挡和粘连,夜间苹果正确识别率达到83.7%。  相似文献   
2.
针对采摘机器人对重叠果实无法识别采摘问题,提出了一种基于极值的重叠苹果识别定位方法。首先,利用色差法对图像进行分割;然后采用OTSU分割和孔洞填充提取轮廓;最后利用一种快速计算圆内的点到边缘最小距离的算法找到局部极大值,从而确定圆心和半径。实验表明:这种方法对提取的苹果轮廓较完整的情况定位效果较好,且实时性高,具有较强的实用性。  相似文献   
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