融合GA的三点定位夜间苹果目标的识别算法研究

针对苹果采摘机器人不能准确定位夜间苹果目标的问题,提出一种融合GA的三点定位算法。该算法首先利用a-Cb-R融合空间分类将夜间苹果目标与背景分离,然后采用Canny算法和凸壳理论获取夜间苹果目标的真实轮廓,最后采用融合GA的三点定圆算法实现夜间苹果目标的准确定位。试验结果表明,针对枝叶遮挡率小于50%、大于50%和重叠果实三种情况,融合GA的三点定圆算法平均假阳性率分别为1.272%、2.728%和3.052%,平均重叠系数分别为92.199%、80.188%和82.02%,平均假阳性率分别较三点定圆算法降低1.328%、2.349%和2.273%,比Hough变换算法分别降低5.829%、7.731%和4.344%,平均重叠系数分别较三点定圆算法提高6.069%、8.887%和12.278%,比Hough变换算法分别提高30.738%、27.853%和34.778%,表明融合GA的三点定圆算法提高定位精度,可以较精确的实现夜间苹果目标的定位。