基于极限腐蚀的重叠苹果果实分割方法

针对采摘机器人无法对重叠苹果准确分割的问题,提出了一种基于改进极限腐蚀和控制标记符分水岭分割苹果图像的方法。首先,利用果实色差分量的关系,采取R-G颜色分量作为颜色特征向量对图像进行初分割,然后采用OTSU方法分割、孔洞填充、去除小面积等方法获得完整果实二值图像,对二值图像通过改进极限腐蚀的方法来获取种子点,即局部最小区域,通过获得图像的内外标记符使用控制标记符分水岭算法,形成最终的分割图像并标记出分割线。结果表明:这种方法能够很好地改善传统方法出现错误分割的问题,找出清晰的分割线,正确分割率能够达到96.5%,较传统分水岭法和快速聚类分割算法分别提高了7.8个百分点和4.9个百分点,能够满足采摘机器人对重叠苹果图像的分割要求。

基于融合色差和神经网络的防震锤故障识别

防震锤是输电线路中抑制导线周期性振动及舞动的关键金具,提出了一种基于融合色差和径向基神经网络的防震锤缺损故障识别算法。该算法以无人机航拍输电线路防震锤图像为研究对象。首先,利用可保留原图颜色信息的单通道直方图均衡化增强图像;其次,提出一种基于图像颜色耦合性的融合色差算法,结合形态学处理,对增强结果进行图像分割,获取输电线路前景部分,并通过Hough变换对其中的输电导线进行标记,以确定可能存在防震锤的矩形区域;然后,以基于倒T型模板的归一化互相关系数(NCC)和Zernike矩分别被作为防震锤粗识别和精识别的依据,进行防震锤的定位;最后,以8维Zernike矩特征作为径向基函数(RBF)神经网络的输入,实现输电线路防震锤缺损故障识别。实验结果表明,该方法对防震锤缺损故障的灵敏度较高、鲁棒性良好,识别准确率可达91.67%,为输电线路运维人员提供可靠的参考信息。

基于机器视觉的甘蔗切割高度检测与试验

为实现甘蔗收割机切割高度自动调节与控制,保证收割机实现入土切割,进而减少甘蔗收割时的割茬损失以及降低宿根破头率,提高来年宿根的萌芽率。采用RGB颜色空间的色差分量与Otsu算法对甘蔗图像进行分割;利用数学形态学方法消除分割后的噪声;再利用切割点对应于图像中相等的纵坐标值数量最多的位置,以及利用当前被切割甘蔗质心的横坐标最大或最小的特点将未被切割的甘蔗宿根区域剔除的方法,对单根和多根甘蔗(交叉与不交叉)进行特征点的提取;采用极线约束及唯一性约束来完成切割高度特征点的匹配,利用双目视觉测量技术进行三维重建确定特征点的空间坐标,进而确定高度。试验结果说明,该方法对桂糖43号(黄绿色)、台糖22号(紫红色)两个品种的平均检测绝对误差分别为2.1mm、1.9mm,能够满足精度要求;该方法有效、可行,可为甘蔗收割机的自动化、智能化提供参考。

基于IPM的复杂环境下道路识别及车辆导航研究

在智能车辆自主导航中,对于复杂多变道路的识别和定向,在机器视觉辅助的前提下,往往需要借助许多其他复杂的传感器进行综合定位,增加了车辆的制造成本。造成这一现状的一个重要原因,是由于透视原理所引起的视觉畸变使得我们很难对当前的路面情形作出判断。提出了一种基于色差分割的阈值算法,在此基础上使用IPM(逆透视映射)算法,将相机拍摄到的世界坐标系下的三维景物转换成其在二维平面上的投影图,以此来修复由于透射原理所造成的视觉畸变。

基于极值的重叠苹果识别方法研究

针对采摘机器人对重叠果实无法识别采摘问题,提出了一种基于极值的重叠苹果识别定位方法。首先,利用色差法对图像进行分割;然后采用OTSU分割和孔洞填充提取轮廓;最后利用一种快速计算圆内的点到边缘最小距离的算法找到局部极大值,从而确定圆心和半径。实验表明:这种方法对提取的苹果轮廓较完整的情况定位效果较好,且实时性高,具有较强的实用性。