[發(fā)明專利]一種基于不同邊緣類型交點的蔬果植株側枝點識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011154805.3
• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112270708A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設計）人: 梁喜鳳;花瑞;余文勝;趙力勤;謝文兵;王永維
• 申請（專利權）人: 中國計量大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/194;G06T7/136;G06T7/13;G06T5/30;G06T5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 傅朝棟;張法高

本發(fā)明公開了一種基于不同邊緣類型的蔬果植株側枝點識別方法。首先對采集的蔬果類植株彩色圖像進行閾值分割，在其二值化圖像中分別進行橫向邊緣的提取和縱向邊緣的提取，對所提取的邊緣進行去噪處理，然后對提取的橫縱邊緣進行閾值分割，來除去蔬果類植株葉片的短邊緣。通過對處理過后的橫縱邊緣尋求交點，來獲到蔬果植株的分枝點。最后通過兩點之間的距離限制和所在的邊緣類型，篩選出相互對應蔬果類植株的側枝點。本發(fā)明可以實現對枝葉顏色類似的蔬果植株側枝點進行識別，為枝葉修剪機器人作業(yè)提供側枝位置的信息。

技術領域

本發(fā)明涉及一種蔬果植株側枝點識別方法，特別是一種基于不同邊緣類型交點的蔬果植株側枝點識別方法。

背景技術

為了保證蔬果植株的正常生長就需要定期給蔬果植株進行枝葉修剪工作，而且適當的枝葉修剪會減少植株蟲害的發(fā)生，促進果實的成熟。但是由于國內修剪機械研究發(fā)展緩慢，至今農業(yè)修剪工作還是以手工修剪為主，修剪機械的自動化和智能化程度不高，因此就非常需要智能化的枝葉修剪機器人。而且在農業(yè)活動中勞動力欠缺，勞動成本高，但使用蔬果枝葉修剪機器人就能夠解決勞動力問題，又能夠增加日常工作的可持續(xù)性和可預測性。

蔬果植株側枝點的識別是蔬果枝葉修剪機器人視覺系統(tǒng)的重要部分。當前農業(yè)果蔬植株側枝的識別方法可分為基于彩色圖像、多光譜圖像及立體視覺的識別方法。多光譜圖像識別方法可以識別一些枝葉顏色相近的的蔬果植株的根莖，但是成本高，效果差；立體視覺識別方法無法將蔬果植株從近似色的背景中識別出來；而彩色圖像識別方法無法將枝葉顏色相近的的蔬果植株(如番茄植株)的枝葉分離，也就找不到植株根莖的位置。

綜上，蔬果枝葉修剪機器人非常需要一種識別蔬果植株側枝點的方法。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于克服無法準確識別枝葉顏色相近的蔬果植株側枝的不足，提出一種基于不同邊緣類型交點的蔬果植株側枝點識別方法，在彩色圖像中得到蔬果枝葉的邊緣，去除葉子短小邊緣，得到蔬果植株的枝干邊緣，再通過不同的枝干邊緣類型尋求交點，進行篩選找到蔬果植株的側枝點。

本發(fā)明采用的技術方案是：

一種基于不同邊緣類型交點的蔬果植株側枝點識別方法，其步驟如下：

S1：獲取待識別的蔬果植株根莖部位彩色圖像I；

S2：對彩色圖像I進行背景分割，提取出整株的蔬果枝葉，并對提取的圖像進行二值化處理，得到二值化圖像C；

S3：對二值化圖像C進行橫縱邊緣的提取，分別形成與二值化圖像C尺寸相同的縱邊緣圖像C₂、橫邊緣圖像C₃和上下邊緣標記圖像C_u；

所述縱邊緣圖像C₂中的像素值取值為：

若C(x,y)＝C(x+1,y)，則C₂(x,y)＝0，表示(x,y)不是縱向邊緣點

若C(x,y)-C(x+1,y)≠0，則C₂(x,y)＝1，表示(x,y)是縱向邊緣點

所述橫邊緣圖像C₃和上下邊緣標記圖像C_u中的像素值取值為：

若C(x,y)＝C(x,y+1)，則C₃(x,y)＝0,C_u(x,y)＝0，表示(x,y)不是橫向邊緣點

若C(x,y)-C(x,y+1)0，則C₃(x,y)＝1,C_u(x,y)＝1，表示(x,y)是橫向下邊緣點

若C(x,y)-C(x,y+1)＜0，則C₃(x,y+1)＝1,C_u(x,y+1)＝2，表示(x,y+1)是橫向上邊緣點