苹果采摘机器人视觉系统的目标提取研究

研究了自然环境下的成熟苹果彩色图像,结果表明:成熟苹果颜色与背景色大都存在明显差异。从颜色空间角度来说,目标和背景分布于不同的区域。根据这一特点,提出了基于样本颜色空间的目标提取算法。首先,由苹果样本图像在L*a*b*空间中构建样本颜色空间,并用数学形态学对样本颜色空间进行优化;然后,依据样本颜色空间对苹果彩色图像进行目标识别,对于远景深小目标物和严重遮挡的目标物,在样本空间识别的基础上进行二值化,运用形态学结构元素法进行处理;最后,得到了理想的分割效果,识别率高。

果实采摘机器人多目标视觉识别方法研究

为了解决果实采摘机器人多目标视觉识别低的问题,该文提出了一种新的多目标果实识别方法。首先,在L·a·b空间中构建样本图像的颜色空间。其次,通过数学形态学对样本颜色空间进行转换。最后,结合图像的特点计算K-means聚类的初始中心点,利用不变矩原理和欧氏距离对果实多目标图像进行识别。将该文提出的方法与其他识别方法进行对比测试,测试结果表明,该文所提出的方法的多果实识别率达到了96.95%,与传统的多果实目标识别方法相比,识别率提高,同时也很好地控制了噪声,具有很强的实用价值。