[發明專利]圖像識別方法、裝置及機器人視覺系統

在審

• 申請號: 201810899652.1
• 申請日: 2018-08-06
• 公開（公告）號: CN109190493A
• 公開（公告）日: 2019-01-11
• 發明（設計）人: 劉立群;火久元
• 申請（專利權）人: 甘肅農業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 魏彥

本發明提供了一種圖像識別方法、裝置及圖像視覺系統，屬于圖像處理技術領域。本發明實施例提供的圖像識別方法、裝置及圖像視覺系統通過獲取圖像采集裝置拍攝的包含目標對象的待識別圖像，并對待識別圖像進行預處理，得到灰度圖像，然后對灰度圖像進行多閾值搜索，獲得最優和聲閾值解集，最后對最優和聲閾值解集進行分割，得到目標對象所對應的圖像，可以準確快速地定位到蘋果具體位置，避免因蘋果粘連造成定位不準確的現象，從而提高蘋果采摘效率。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種圖像識別方法、裝置及機器人視覺系統。

背景技術

自然場景下拍攝的蘋果圖像背景復雜，干擾因素多，蘋果存在粘連，目標蘋果在生長過程中可能會被樹葉部分遮擋和存在光照不均等現象，精準探測蘋果實現采摘存在困難。用傳統的圖像分割方法采摘蘋果時，往往存在圖像分割不準確的現象，導致蘋果采摘機器人無法準確定位到蘋果位置進行采摘，降低了蘋果采摘的效率。

發明內容

針對上述現有技術中存在的問題，本發明提供了一種圖像識別方法、裝置及機器人視覺系統，可以準確快速地定位到蘋果具體位置，提高蘋果采摘效率。

第一方面，本發明實施例提供了一種圖像識別方法，應用于采摘機器人視覺系統，所述方法包括：

獲取圖像采集裝置拍攝的包含目標對象的待識別圖像；

對所述待識別圖像進行預處理，得到灰度圖像；

對所述灰度圖像進行多閾值搜索，獲得最優和聲閾值解集；

對所述最優和聲閾值解集進行分割，得到目標對象所對應的圖像。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，對所述待識別圖像進行預處理，得到灰度圖像的步驟，包括：

統計所述待識別圖像的灰度等級和所述待識別圖像的每個灰度等級對應的像素個數，計算灰度出現的概率；

根據每個灰度等級對應的像素個數和灰度出現的概率獲得灰度圖像。

結合第一方面的第一種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，對所述灰度圖像進行多閾值搜索，獲得最優和聲閾值解集的步驟，包括：

采用多目標和聲搜索算法搜索最優和聲閾值解集。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，所述采用多目標和聲搜索算法搜索最優和聲閾值解集步驟，包括：

采用Pareto最優解集構造方法構造所述最優和聲閾值解集。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，對所述灰度圖像進行多閾值搜索，獲得最優和聲閾值解集的步驟，還包括：

采用密集度算子算法減小所述最優和聲閾值解集的密集度。

結合第一方面的第四種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第五種可能的實施方式，其中，對所述最優和聲閾值解集進行分割，得到目標對象所對應的圖像的步驟，包括：

利用多閾值分割算法對所述最優和聲閾值解集進行圖像分割，得到目標對象所對應的圖像。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第六種可能的實施方式，其中，對所述最優和聲閾值解集進行分割，得到目標對象所對應的圖像的步驟之后，所述方法還包括：

判斷是否繼續分割圖像采集裝置拍攝的其他的待識別圖像。

第二方面，本發明實施例還提供了一種圖像識別裝置，其中，所述裝置包括：