基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法

为准确定位叠贴情况下的葡萄目标,提出了一种基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法。首先提取最能突显夏黑葡萄的HSV颜色空间中的H分量,通过改进K-means聚类方法对葡萄图像进行分割,运用形态学去噪等处理获取葡萄图像区域,再提取该区域边缘轮廓和左右轮廓的类圆中心。然后以该中心点为原点建立基于轮廓分析的叠贴葡萄串分界线几何求解与计算模型,分别在逆时针方向45°~135°和225°~315°区域内沿葡萄轮廓搜索距离原点最近的点,进而确立两叠贴葡萄轮廓拐点及其分界线,最终实现对叠贴葡萄目标的分别提取。对从果园采集的27幅双串叠贴葡萄图像进行试验,结果显示:24幅图像中的叠贴葡萄串被正确识别和提取,成功率达88.89%,目标像素区域的识别精准度为87.63%~96.12%,算法处理时间在0.59~0.68 s之间。将算法移植到自主研制的机器人上进行视觉定位试验,结果表明所提方法可很好地用于两叠贴葡萄目标的识别与定位。

自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。