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基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法  
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【英文篇名】 Recognition Method for Two Overlaping and Adjacent Grape Clusters Based on Image Contour Analysis
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【作者】 罗陆锋; 邹湘军; 王成琳; 陈雄; 杨自尚; 司徒伟明;
【英文作者】 LUO Lufeng; ZOU Xiangjun; WANG Chenglin; CHEN Xiong; YANG Zishang; SITU Weiming; Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment; Ministry of Education; South China Agricultural University; College of Mechanical Engineering; Tianjin University of Technology and Education;
【作者单位】 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室; 天津职业技术师范大学机械工程学院;
【文献出处】 农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2017年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 叠贴葡萄; 图像分割; 轮廓分析; 目标识别; 拐点;
【英文关键词】 overlapping and adjacent grape clusters; image segmentation; contour analysis; target recognition; intersection point;
【摘要】 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。
【英文摘要】 The recognition and location of overlapping or adjacent grape clusters in vineyard is one of the difficulties of grape picking robot vision system.In order to locate the grape clusters accurately,a method for targets detection and extraction in two overlapping and adjacent grape clusters was proposed based on image contour analysis.Firstly,the H color component images that can well distinguish the summer black grape clusters from the background were extracted from the HSV color space,the grape clusters in t...
【基金】 国家自然科学基金项目(31571568); 广东省科技计划项目(2015A020209111、2015A020209120、2014A020208091); 广东省工程中心建设项目(2014B090904056); 广州市科技计划项目(201510010140)
【更新日期】 2017-06-27
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 引言近年来,我国葡萄产量逐年增加,截止到2014年,我国葡萄栽培面积已达76.72万hm2,产量已跃居世界前列[1]。然而,目前我国葡萄收获基本靠人力采摘,随着人口老龄化加剧,研发葡萄采摘机器人将具有重要的现实意义。基于机器视觉的采摘机器人作业时需首先准确识别和定位果园环境中?

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