[發明專利]無遮擋的柑橘果實圖像識別方法

有效

• 申請號: 201710248835.2
• 申請日: 2017-04-17
• 公開（公告）號: CN108734054B
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 曹樂平
• 申請（專利權）人: 湖南生物機電職業技術學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 郭立中;李美麗

本發明公開了一種無遮擋的柑橘果實圖像識別方法，包括以下步驟：A：采集柑橘果實圖像并裁切；B：將裁切后的圖像轉化為黑白二值圖像；去除黑白二值圖像中的黑色孔洞，將果實偽目標黑色化處理；C：對檢測到的果實輪廓寬度單像素化，標記單像素化后的果實輪廓圖像，形成每一標記中只有一個柑橘果實的標記區，讀取各標記區果實輪廓坐標，得到柑橘果實邊緣輪廓坐標矩陣；步驟D：通過柑橘果實邊緣輪廓坐標矩陣擬合得到果實圓形輪廓曲線或橢圓形輪廓曲線，并計算圓形輪廓曲線的中心坐標和半徑，計算橢圓形輪廓曲線的中心坐標、長半軸和短半軸。本發明識別時間短，果實位置及果實大小檢測誤差小，能夠在同一幅圖上一并檢測圓形和橢圓形果實。

技術領域

本發明特別涉及一種無遮擋的柑橘果實圖像識別方法。

背景技術

樹上成熟柑橘果實的圖像識別是柑橘采摘機器人的關鍵技術之一，直接關乎采摘效果的好壞及采摘效率的高低。就采摘機器人視覺系統自身來說，需要滿足柑橘果實位置檢測精度高(約5mm以內)、大小檢測誤差小(約5mm以內)、檢測時間短(毫秒級)的要求。

目前，樹上水果的識別主要采用與圖像庫比對的主動形狀法及Hough變換的圓檢測方法，兩種方法大部分步驟建立在圖像處理分析的基礎上，檢測識別用時較長；且當同一幅上同時存在圓形果實和橢圓形果實時，無法既識別出圓形果實，又識別出橢圓形果實。

發明內容

本發明的目的在于，針對上述現有技術的不足，提供一種無遮擋的柑橘果實圖像識別方法，識別時間短，果實位置及果實大小檢測誤差小，當同一幅圖上同時存在圓形果實和橢圓形果實時，能夠一并檢測與識別圓形果實和橢圓形果實。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：

一種無遮擋的柑橘果實圖像識別方法，其特點在于包括以下步驟：步驟A：采集柑橘果實圖像，并對采集到的柑橘果實圖像進行t×t像素大小的圖像裁切；步驟B：B1.建立γ＝0.5R-0.42G-0.81B的色差模型，將裁切后的柑橘果實彩色圖像轉化為γ色差分量圖，對γ色差分量圖進行灰度轉換，并通過自動閾值法轉化為黑白二值圖像；B2.利用白色填充法去除黑白二值圖像中白色果實目標中的黑色孔洞，同時將黑白二值圖像中的果實偽目標黑色化背景處理；步驟C：通過Canny算子檢測經過步驟B2得到的黑白二值圖像，對檢測到的果實輪廓寬度單像素化，標記單像素化后的果實輪廓圖像，形成每一標記中只有一個柑橘果實的標記區，讀取各標記區果實輪廓坐標，得到柑橘果實邊緣輪廓坐標矩陣；步驟D：通過柑橘果實邊緣輪廓坐標矩陣擬合得到果實圓形輪廓曲線或橢圓形輪廓曲線，并計算圓形輪廓曲線的中心坐標和半徑大小，計算橢圓形輪廓曲線的中心坐標、長半軸大小和短半軸大小。

作為一種優選方式，所述步驟A中，對采集到的柑橘果實圖形進行512×512像素大小的圖像裁切。

作為一種優選方式，所述步驟B2中，對黑白二值圖像中像素數小于500的果實偽目標黑色化背景處理。

作為一種優選方式，所述步驟D中，通過柑橘果實邊緣輪廓坐標矩陣擬合得到果實圓形輪廓曲線或橢圓形輪廓曲線的方法包括：

D1.依據

取柑橘果實邊緣輪廓的上下半部分中橫坐標及縱坐標都不同于前一個點的輪廓轉角點，形成輪廓角點坐標陣其中x_i與y_i(i＝1,2,...,m)分別為輪廓角點的行坐標和列坐標，為空集；D2.設待擬合的圓形及橢圓形曲線方程為p(1)x²+p(2)xy+p(3)y²+p(4)x+p(5)y+1＝0，式中，p＝[p(1)p(2)p(3)p(4)p(5)]為待定系數，依據柑橘果實輪廓角點通過最小二乘法求得p值，將求得的p值代入上述待擬合的圓形及橢圓形曲線方程即可得到果實圓形輪廓曲線或橢圓形輪廓曲線。