[發(fā)明專利]一種重疊果實快速分離識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010571731.7
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111738146A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 喬玉晶;王靖怡;賈保明
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種重疊果實快速分離識別方法，包括以下步驟：1)圖像采集；2)果實區(qū)域提取：根據(jù)果實和背景的顏色差異在YCbCr顏色空間中，對Cr分量使用最大類間方差法(Otsu)將成熟果實與背景分離；3)開運算操作：平滑圖像邊緣并消除細小的尖刺；4)中值濾波：減少過多噪音影響且不會丟失重疊果實的邊緣；5)邊緣檢測：通過Canny算子檢測重疊果實的邊緣；6)形態(tài)學梯度：利用形態(tài)學梯度對果實邊緣粗化并突出；7)邊緣檢測：對6)中加粗后的果實邊緣進行邊緣檢測；8)橢圓擬合：對7)中檢測出的輪廓進行橢圓擬合；本發(fā)明所公開的識別方法能夠快速識別重疊果實，且識別精度高，具有很好的應(yīng)用前景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種重疊果實快速分離識別的方法。

背景技術(shù)

對于采摘機器人，能夠準確且快速地識別果實是衡量其性能的重要標準。自然條件下生長的果實位置空間和方向以及果實目標表面的光照強度都是隨機不確定的，重疊果實的現(xiàn)象普遍存在，由于果實重疊部分的灰度值近似，多個果實常常被識別為一個。這嚴重影響了對果實目標的準確識別，進而影響下一步采摘點的定位。

對于重疊果實，其未被遮擋的目標輪廓是完整的，而被遮擋的果實由于采用現(xiàn)有的分割方法往往丟失大量的輪廓信息，沒有充分利用目標的輪廓信息，且影響目標果實的識別效率。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種重疊果實快速分離識別方法，能夠快速有效分離重疊果實，為后續(xù)果實采摘點定位奠定基礎(chǔ)。

上述目的主要通過以下方案實現(xiàn)：

一種重疊果實快速分離識別方法，其特征在于：所述方法的具體實現(xiàn)過程包括以下步驟：

1)圖像采集；

2)果實區(qū)域提取：根據(jù)果實和背景的顏色差異在YCbCr顏色空間中，對Cr分量使用最大類間方差法(Otsu)將成熟果實與背景分離；

3)平滑圖像邊緣并消除細小的尖刺；

4)減少過多噪音影響且不會丟失重疊果實的邊緣；

5)通過Canny算子檢測重疊果實的邊緣；

6)利用形態(tài)學梯度對果實邊緣粗化并突出；

7)對6)中加粗后的果實邊緣進行邊緣檢測；

8)對7)中檢測出的輪廓進行橢圓擬合。

所述的步驟2)中，首先將采集的圖像轉(zhuǎn)換成YCbCr圖像，在YCbCr顏色空間中，Y代表的是亮度，Cr與Cb代表的都是色度，且Y的標準差大于其他兩者，選擇標準差小的顏色通道Cr進行閾值分割，可以有效將成熟果實與背景分離；

所述的步驟3)中，對果實圖像進行形態(tài)學圖像處理，先腐蝕后膨脹，刪除不能包含結(jié)構(gòu)元素的對象區(qū)域，平滑果實的輪廓；斷開狹窄的連接，將細小的突出部分去除；

所述的步驟4)中，對果實圖像進行平滑噪聲處理，由此保留果實完整的邊緣信息；

所述的步驟5)中，利用Canny算子對果實區(qū)域進行邊緣檢測，識別果實重疊部分的邊緣輪廓；

所述的步驟6)中，對5)中的二值圖像利用形態(tài)學梯度進行邊緣檢測，將膨脹后和腐蝕后的圖像作差，強化圖像中的果實邊緣；增大架構(gòu)元素尺寸，粗化圖像中的果實邊緣；

所述的步驟7)中，對6)中的粗化后的果實邊緣再次使用Canny算子進行邊緣檢測，獲得分離的內(nèi)輪廓；

所述的步驟8)中，對7)中檢測出的輪廓進行橢圓擬合。

本發(fā)明的有益效果為：