基于两级分割与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别

S225.93; 自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一.针对自然环境中的成熟苹果,该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法.首先,使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正,增强图像的细节信息.结合果实颜色特征,提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本.然后,采用改进后的Otsu算法进行初次分割,得到苹果目标的二值图像,该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声,通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率.采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割,分离粘连果实区域,提取目标苹果的外部...

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Published in农业工程学报 Vol. 38; no. 19; pp. 110 - 121
Main Authors 张彦斐, 刘茗洋, 宫金良, 兰玉彬
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 山东理工大学农业工程与食品科学学院,淄博 255049%山东理工大学机械工程学院,淄博 255049 01.10.2022
Subjects
YCbCr
Otsu
图像处理
分水岭
梯度Hough圆变换
苹果识别
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2022.19.013

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Abstract S225.93; 自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一.针对自然环境中的成熟苹果,该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法.首先,使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正,增强图像的细节信息.结合果实颜色特征,提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本.然后,采用改进后的Otsu算法进行初次分割,得到苹果目标的二值图像,该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声,通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率.采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割,分离粘连果实区域,提取目标苹果的外部轮廓.最后,在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域,在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别.对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试,并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比,该文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75％和89.79％,比传统方法提高了15.03和16.41个百分点,平均识别时间为0.665和0.693 s,比传统方法缩短了0.664和0.643 s.所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域,而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界.利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别.研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求,可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考.
AbstractList S225.93; 自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一.针对自然环境中的成熟苹果,该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法.首先,使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正,增强图像的细节信息.结合果实颜色特征,提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本.然后,采用改进后的Otsu算法进行初次分割,得到苹果目标的二值图像,该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声,通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率.采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割,分离粘连果实区域,提取目标苹果的外部轮廓.最后,在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域,在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别.对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试,并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比,该文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75％和89.79％,比传统方法提高了15.03和16.41个百分点,平均识别时间为0.665和0.693 s,比传统方法缩短了0.664和0.643 s.所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域,而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界.利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别.研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求,可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考.
Author 刘茗洋
宫金良
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张彦斐
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