【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农业机械，具体是一种蒜种芽尖图像识别方法。
技术介绍
1、国内外机器视觉识别蒜种芽尖的方法主要分为比较蒜种轮廓芽尖和根部处指定区域面积的方法、依据蒜种轮廓芽尖处曲率值最大的方法和深度学习方法。蒜种品种多，形状和采集到的轮廓芽尖特征多样，导致比较芽尖和根部处指定区域面积的方法针对重心分布不规律的蒜种的识别效果不佳，依据蒜种芽尖处曲率值最大的方法针对蒜种芽尖较短且比较弯曲的蒜种识别效果不佳，深度学习方法虽表现优异，但计算量大、对设备计算性能要求较高，现有识别蒜种芽尖方法难于兼顾识别率高、速度快、设备成本低的实际应用要求。为提高对形状各异和多姿态蒜种的适应性，本专利技术提供了一种适宜于大蒜种植机应用的蒜种芽尖图像识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种蒜种芽尖图像识别方法，通过该方法能够快速、准确的识别芽尖位置。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种蒜种芽尖图像识别方法，包括以下步骤：
4、步骤1：获取待识别的蒜种图像，对蒜种图像进行灰度化处理、gamma灰度校正、高斯滤波器降噪，生成二值化蒜种图像并进行闭运算处理，保留最大连通区域的外轮廓点序列，该点序列即为蒜种外轮廓点序列，根据曲线逼近离散数据点的拟合方法对蒜种外轮廓点序列进行拟合，得到蒜种外轮廓曲线的参数方程，分别取参变量得拟合后的蒜种外轮廓点序列，为正整数且，为采集的同一类蒜种数据集中外轮廓点序列的平均点数，序列为。
5、
6、步骤3：根据离散点数据计算曲率方法，在步骤2重新排列的外轮廓点序列 r1 i中，从第 m个外轮廓点开始每间隔 g-1个外轮廓点计算轮廓点的曲率 k i， m为正整数且，为正整数且，生成曲率估计值序列，序列为。
7、步骤4：根据步骤3得到的曲率估计值序列，令、、、， j依次取，比较、、、和的大小，若为该组最大曲率值且 j或，作为有效曲率值保留，从而得到有效曲率序列，比较序列中各曲率值大小，得到最大值及其在序列中的序号，次大值及其在序列中的序号，和第三大值及其在序列中的序号。
8、步骤5：对步骤4得到的有效曲率值、和及其在序列中的序号和进行判断：
9、1）当时，对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出。
10、2）当时，若和均小于，且，则对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出；若和均大于，且，则对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出；若和均小于，且，则对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出；若和均大于，且，则对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出；若和均小于，且，则对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出；若和均大于，且，则对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出；否则，对应序列中序号为的蒜种外轮廓点作为芽尖点输出。
11、优选的，步骤1所述的曲线逼近离散数据点的拟合方法，包括采用bezier曲线对蒜种外轮廓点进行拟合，其bezier曲线方程为：
12、，式中，为参变量；为拟合后的蒜种外轮廓点，；为蒜种第个外轮廓点，；为bernstein基函数，其计算公式为：。
13、优选的，步骤3所述的根据离散点数据计算外轮廓点曲率方法，包括利用第 i-m、 i和 i+m个外轮廓点的坐标、和计算外轮廓点的曲率 k i分以下两种情况：
14、1）当时，由三点外接圆法计算外轮廓点的曲率，其计算公式如下：
15、，式中，， ，，，为正整数且。
16、2）当时，其外轮廓点的曲率值等于0。
17、本专利技术所能达到的有益效果是：
18、本专利技术提出了一种蒜种芽尖图像识别方法，该方法是依据蒜种图像轮廓芽尖处曲率最大、根部处曲率呈现两个相邻较大值的特征，来判断蒜种芽尖，芽尖识别的整个运算过程只需对轮廓点坐标的简单计算，其运算量较小，效率高，对设备计算性能资源要求较低，对不同品种的蒜种及多姿态下获得的蒜种图像适用性强，易于在基于机器视觉的大蒜种植机上实现。
19、本专利技术提出应用曲线逼近离散数据点的拟合方法拟合蒜种外轮廓曲线，并在拟合得到的蒜种外轮廓曲线上重新取离散点序列，再计算各点曲率，可以有效消除蒜种外轮廓微小锯齿状的曲率大于芽尖和根部曲率的情况，可以凸显蒜种外轮廓芽尖和根部曲率较大的特征。
20、本专利技术提出通过以与大蒜外轮廓中心距离最近的点为始点重新排序外轮廓点序列以划分蒜种轮廓区域，只应用指定区域内曲率较大的蒜种轮廓点来判断蒜种芽尖，可以达到快速准确的效果。
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1.一种蒜种芽尖图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的蒜种芽尖图像识别方法，其特征在于，步骤1所述的曲线逼近离散数据点的拟合方法，包括采用Bezier曲线对蒜种外轮廓点进行拟合，其Bezier曲线方程为：
3.根据权利要求1所述的蒜种芽尖图像识别方法，其特征在于，步骤3所述的根据离散点数据计算外轮廓点曲率方法，包括利用第i-m、i和i+m个外轮廓点的坐标、和计算外轮廓点的曲率Ki分以下两种情况：
【技术特征摘要】
1.一种蒜种芽尖图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的蒜种芽尖图像识别方法，其特征在于，步骤1所述的曲线逼近离散数据点的拟合方法，包括采用bezier曲线对蒜种外轮廓点进行拟合，其bez...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋井玲，张永政，李昆桥，王卓，房福海，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：
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