[發明專利]一種重疊遮擋果實精確識別方法

有效

• 申請號: 201310188343.0
• 申請日: 2013-05-21
• 公開（公告）號: CN103310218A
• 公開（公告）日: 2013-09-18
• 發明（設計）人: 呂繼東;王雪;何可人;趙德安;陳玉;姬偉
• 申請（專利權）人: 常州大學
• 主分類號: G06K9/60
• 分類號: G06K9/60;A01D46/24
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 盧亞麗

技術領域

本發明涉及一種重疊遮擋果實精確識別方法，特別涉及一種對蘋果、柑橘等類重疊遮擋果實的精確識別方法。

背景技術

對于采摘機器人來說，由于自然工作環境非結構化的特點，存在很多影響果實精確識別的因素，其中重疊遮擋是主要因素之一。果實重疊遮擋，顧名思義，就是從視覺傳感器圖像采集方向看去，兩個或多個果實重合但不一定相接觸致使后方果實部分被前方果實所遮擋。采摘機器人能否具備果實精確識別能力，與果實信息的完備與否有重要關系。具體針對重疊遮擋果實來說，其精確識別依賴于重疊果實的自然分離。所謂自然分離即依靠原圖像與遮擋邊緣反像疊加實現分離，而非人為設定分割線將其分離，損害所有相關果實的原始形狀，使其信息缺失，不利于其精確識別。

重疊遮擋果實非分離識別方法適用于輕微、不嚴重的遮擋，對于遮擋較嚴重的，由于果實信息不足，不能對其精確識別；分離識別方法基于果實輪廓邊緣信息，邊緣信息是否連續、完備，直接決定著重疊遮擋果實是否被分離、進而影響其精確識別。如何很好地解決重疊遮擋這種常見生長形態果實的精確識別問題，已成為推動采摘機器人實用化亟待解決的關鍵問題之一。

發明內容

針對現有技術中重疊遮擋果實的識別方法中存在的上述問題，提供一種重疊遮擋果實精確識別方法，使得采摘機器人實現對重疊遮擋果實的精確識別，從而推動采摘機器人的實用化進程。

本發明的技術方案是：

一種重疊遮擋果實精確識別方法，具體包括以下步驟：

1）圖像采集步驟：基于雙目視覺實時采集果實圖像。

2）目標對象提取步驟：首先采用自適應維納濾波方法圖像預處理；其次采用基于顏色特征的動態閾值層層剝離分割方法將預處理圖像中的無用信息去除；然后采用基于顏色特征和紋理特征的聚類分割算法獲取圖像中的果實、樹枝和樹葉，其中紋理特征的提取采用Contourlet變換方法。分割后圖像中的分割碎片則采用基于紋理特征的消噪方法去除，最后采用水平最小外接矩形法將圖像中所有的連通區域框定，提取各個矩形內求補圖像中的孤立區域，通過孤立區域圖像與原圖像疊加來修復孔洞。

3）目標對象深度計算步驟：基于雙目視覺采用組合匹配及深度校正模型測定出各個最小外接矩形內連通區域的深度信息，對于超出采摘機器人作業深度之外的區域進行去除，此外，該深度信息還用于后續處理。

4）遮擋邊緣區域確定步驟：通過計算重疊遮擋果實深度圖像上的點與其一定鄰域內各點所對應深度值的差值變化特征來確定遮擋邊緣的區域。

5）遮擋邊緣信息獲取步驟：首先利用元胞自動機的演化，建立邊緣檢測元胞自動機模型來進行果實圖像遮擋邊緣信息的提取；然后采用基于數學形態學的細化算法對提取到的重疊遮擋邊緣進行細化操作；最后采用基于結構元素的主動生長退化方式對斷裂的邊緣進行連接。

6）重疊遮擋果實分離步驟：通過將重疊遮擋完備邊緣圖像反像后與果實圖像疊加來實現重疊遮擋果實的分離。

7）非完整目標果實修復步驟：在事先建立果實不同深度不同姿態外形的參數表的基礎上，采用基于同深度下果實模板配準的方法來實現果實的重建修復。

8）果實形心及深度坐標計算步驟：通過對果實區域內所有像素點坐標求均值來獲取其形心坐標，其深度也通過計算該區域深度均值來獲取。

本發明是有益效果是：

對于蘋果、柑橘等類果實采摘機器人來說，本發明一種重疊遮擋果實精確識別方法能夠實現對重疊遮擋果實的精確識別。

附圖說明

圖1為本發明一種重疊遮擋果實精確識別方法的總流程圖；

圖2為本發明中目標對象提取步驟的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步詳細說明。

本發明一種重疊遮擋果實精確識別方法的流程如圖1所示，具體包括如下步驟：

(1)?圖像采集步驟

圖像的采集基于雙目視覺系統，除了后續提取出目標對象的二維信息外，還要獲取目標對象的深度信息。

(2)?目標對象提取步驟

該步驟實施流程如圖2所示。首先自然環境下光照的多變性，嚴重影響著圖像的分割效果，因此本步驟采用自適應維納濾波方法圖像預處理，以消除強光、弱光等不同光照條件下所采集圖像中的噪聲干擾。

圖像中除了果實、枝葉信息之外，還可能有天空，果園地膜（果園為了保墑蓄水，提高果實著色指數，通常會覆蓋地膜）等無用信息，而天空又與果樹枝葉相互交錯在一起，所以本步驟采用基于顏色特征的動態閾值層層剝離分割方法先將其從預處理圖像中去除。