【技术实现步骤摘要】
重叠双孢蘑菇的分割识别方法
本专利技术涉及采摘机械
，具体涉及一种重叠果实双孢蘑菇的分隔识别方法。
技术介绍
双孢蘑菇的工厂化生产已经比较成熟，规模较大的双孢蘑菇工厂日产量可达十几吨。目前双孢蘑菇工厂化生产中的采摘主要是依靠人工进行，存在人工采摘劳动量大、效率低、成本高和标准不统一等问题，严重制约着双孢蘑菇产后加工的发展，故实现双孢蘑菇的自动化采摘已是必然趋势，其中机器视觉技术是双孢蘑菇采摘机器人的一项关键技术。在基于机器视觉实现双孢蘑菇自动化采摘过程中，由于双孢蘑菇种植环境光照不均匀，蘑菇生长高低、倾斜，特别是不同层、不同时间培土高低差别较大等强异构性，使得传统的阈值分割无法完整的将双孢蘑菇区域提取出，影响双孢蘑菇边缘拟合的准确性，识别效果较差，对农业实际培育环境的异构性的自适应能力差，只适合实验室理想环境下稀疏蘑菇的识别。由于双孢蘑菇群落之间尺度、形状差异大，且相互间存在大量复杂粘连和重叠现象，以往的方法基于距离变换的分水岭算法对双孢蘑菇区域进行分割，但在双孢蘑菇密集情况下分割困难，影响双孢蘑菇的识...
【技术保护点】
1.一种重叠双孢蘑菇的分割识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤A：采集工厂化环境下双孢蘑菇图像；/n步骤B：利用图像的梯度特征，分别计算X方向和Y方向的灰度梯度，即对图像求一阶微分；/n步骤C：根据获取的X方向和Y方向的灰度梯度，通过极大值求取全局梯度阈值再分割图像，获得双孢蘑菇区域二值图像；/n步骤D：采用中值滤波对经过步骤C得到的双孢蘑菇区域二值图像去除脉冲噪声，同时又保留了图像边缘细节；对双孢菇区域再进行形态学处理，初步去除土壤中的菌丝；运用Canny算子对处理后的二值图边缘检测，获取双孢蘑菇区域的实际边缘轮廓；/n步骤E：对步骤D获取的重叠双孢蘑菇区域的边缘...
【技术特征摘要】
1.一种重叠双孢蘑菇的分割识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：采集工厂化环境下双孢蘑菇图像；
步骤B：利用图像的梯度特征，分别计算X方向和Y方向的灰度梯度，即对图像求一阶微分；
步骤C：根据获取的X方向和Y方向的灰度梯度，通过极大值求取全局梯度阈值再分割图像，获得双孢蘑菇区域二值图像；
步骤D：采用中值滤波对经过步骤C得到的双孢蘑菇区域二值图像去除脉冲噪声，同时又保留了图像边缘细节；对双孢菇区域再进行形态学处理，初步去除土壤中的菌丝；运用Canny算子对处理后的二值图边缘检测，获取双孢蘑菇区域的实际边缘轮廓；
步骤E：对步骤D获取的重叠双孢蘑菇区域的边缘轮廓提取凸壳及凹区域，并对获取的凹区域进行多边形简化；
步骤F：运用Shi-Tomasi角点检测对E步骤中简化的多边形提取各个顶点，最后通过分析各个顶点到双孢蘑菇凸壳轮廓的距离关系，筛选和确定分割点，完成重叠双孢蘑菇轮廓的分割；
步骤G：通过计算步骤F中分割的轮廓长度和曲率，筛选长度较长且曲率较大的双孢蘑菇轮廓段，运用最小二乘椭圆拟合算法对部分轮廓段进行拟合椭圆，重构双孢蘑菇轮廓，计算得到双孢蘑菇椭圆轮廓的中心坐标、长轴大小和短轴大小；
步骤H：对于步骤G筛选余留下来的重叠双孢蘑菇轮廓进行圆拟合插值算法重建双孢蘑菇目标，计算得到双孢蘑菇圆轮廓的中心坐标和半径大小。
2.如权利要求1所述的重叠双孢蘑菇的分割识别方法，其特征在于，所述步骤B中，假设图像为f(x，y)，则f(x，y)在坐标点(x，y)处的X方向和Y方向的梯度分别为：
3.如权利要求1所述的重叠双孢蘑菇的分割识别方法，其特征在于，所述步骤C包括：
步骤C1：输入图像为f(x，y)，根据X和Y方向的梯度计算出梯度的极大值：
其中，为图像在(x，y)处的X方向和Y方向的梯度；
步骤C2：根据所求极大值，计算全局梯度阈值T：
其中，P(x，y)为(x，y)处的灰度值，Rx、Ry分别为图像的行数和列数；
步骤C3：将全局梯度阈值T用于图像分割，提取双孢蘑菇区域，分割后的二值图像G(x，y)为：
4.如权利要求1所述的重叠双孢蘑菇的分割识别方法，其特征在于，所述步骤D包括：
步骤D1：对获取的双孢蘑菇区域二值图像中值滤波处理，输出为：
s(x，y)＝med{d(x-k，y-l)，(k，l∈W...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨淑珍，杜万和，俞涛，倪博文，
申请(专利权)人：上海第二工业大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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