【技术实现步骤摘要】
果蔬采摘机器人的智能识别方法
本专利技术属于采摘机器人
,具体涉及果蔬采摘机器人的智能识别方法。
技术介绍
果蔬生产的快速发展和农业劳动力短缺、劳动强度过大的矛盾日益显现,而替代选择性收获这一复杂人力劳动只有通过采摘机器人技术的深入研究才能实现。因此,水果农作物采摘机器人的研究应用,对于减轻农业从业者的劳动强度、解放农业劳动力和提高果蔬的集约化生产水平,都具有重要的意义。采摘机器人的首要任务是利用视觉系统进行成熟苹果目标的识别与定位。基于图像处理研究领域的相关算法,以实现果实的自动化检测、识别和定位,成为当前果实自动采摘机器人研发应用中的研究热点。面向果实的机械化采摘,通过相关的图像技术自动识别和定位场景中的果实信息成为一个广泛的研究课题。2010年,司永胜等人提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理,获得苹果的轮廓图像。对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取。识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,以苹果个数为单位,识别率达到92%。2012年,赵文旻等人提出选用R-G色差模型,改进的Ostu最大类间方差法分割图像。然后用面积阈值法消除噪声,获取成熟苹果果实的目标区域,同样以苹果的个数为计算单位单位,识别率为84.7%。现有技术存在的算法复杂度较高且(或)运行时间较长,未能较好的实现实时自适应的采摘操作的问题;并且现有果蔬采摘机器人只是对果实进行识别采摘,并无法判定果实是否成熟,导致摘 ...
【技术保护点】
1.果蔬采摘机器人的智能识别方法,其特征在于:包括以下步骤:/nS1:在自然光作用下,获取果蔬图像;/nS2:图像预处理,采用矢量中值滤波的图像增强方法增强图像;/nS3:对S2处理后的图像采用HLS颜色模型中色度分量算法进行图像超像素分割,并去除图像中的噪声干扰;/nS4:提取S3中图像超像素分割后每一个超像素的颜色特征和纹理特征;/nS5:使用预先训练好的SVM分类器将超像素分为果蔬和背景两类,获得果蔬模板图像,并去除面积小于300像素的连通区域;/nS6:将S5获得的果蔬模板图像与预先训练好的卷积神经网络检测模型图像对比,判断果蔬的成熟度,判定结果合格的果蔬进行采摘,不合格的果蔬则不进行采摘;/nS7:确定目标果蔬的圆心坐标,对S6中合格的目标果蔬进行圆形拟合,并确定拟合后的圆心坐标;/nS8:匹配识别与定位,根据S7得到的圆心坐标,采用快速归一化互相关匹配对果蔬进行快速识别与定位。/n
【技术特征摘要】
1.果蔬采摘机器人的智能识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:在自然光作用下,获取果蔬图像;
S2:图像预处理,采用矢量中值滤波的图像增强方法增强图像;
S3:对S2处理后的图像采用HLS颜色模型中色度分量算法进行图像超像素分割,并去除图像中的噪声干扰;
S4:提取S3中图像超像素分割后每一个超像素的颜色特征和纹理特征;
S5:使用预先训练好的SVM分类器将超像素分为果蔬和背景两类,获得果蔬模板图像,并去除面积小于300像素的连通区域;
S6:将S5获得的果蔬模板图像与预先训练好的卷积神经网络检测模型图像对比,判断果蔬的成熟度,判定结果合格的果蔬进行采摘,不合格的果蔬则不进行采摘;
S7:确定目标果蔬的圆心坐标,对S6中合格的目标果蔬进行圆形拟合,并确定拟合后的圆心坐标;
S8:匹配识别与定位,根据S7得到的圆心坐标,采用快速归一化互相关匹配对果蔬进行快速识别与定位。
2.根据权利要求1所述的果蔬采摘机器人的智能识别方法,其特征在于:所述S1中使用CCD摄像机采集图像。
3.根据权利要求2所述的果蔬采摘机器人的智能识别方法,其特征在于:所述S2中,对图像预处理方法为将给定窗口中所有矢量X(x,y)=[r(x,y),g(x,y),b(x,y)]T取平均,得到平均矢量计算窗口中矢量X(x,y)到平均矢量的距离,把距离最小的矢量作为窗口中心像素的输出值;
设原始图像集合X(x,y)的大小为M×N,用一个n×n窗口进行矢量中值滤波,其算法如下:
通过求解r、g、b平均值,计算窗口平均矢量
计算各矢量到平均矢量的距离Sxy,比较Sxy的大小,取得最小的Smin;
用Smin所对应的像素Xmin作为该窗口的矢量中值,用它代替窗口中心像素矢量。
4.根据权利要求3所述的果蔬采摘机器人的智能识别方法,其特征在于:所述S3中图像超像素分割是将HLS模型下的色度图像投影到色度直方图上,求出概率较大的几个颜色点作为备选生长点,接下来选取这些备选生长点所在的5*5像素区域,设置阀值,统计在这一区域内小于阀值的像素数;如果大于阀值...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴浩,
申请(专利权)人:深圳市多彩汇通实业有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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