[发明专利]成熟果实机器识别方法

说明书

本发明公开了一种成熟果实机器识别方法，包括：采集果树图像；将果树图像转化为黑白二值图像并去除伪背景色块和果实伪目标；得到果实轮廓坐标矩阵；形成按顺时针方向排列的果实轮廓坐标集；形成果实轮廓交点集；选出各连通区域内无遮挡的果实轮廓、部分遮挡的果实轮廓中未被遮挡的椭圆弧段；对选出的无遮挡的果实轮廓、部分遮挡的果实轮廓中未被遮挡的椭圆弧段进行最小二乘拟合，舍弃大小超正常果实0.3～1.7倍的伪果实目标；计算圆形轮廓曲线的中心坐标和半径大小。本发明受光照条件影响小，对于顺光、逆光、侧光等采图角度不敏感，保证了被遮挡果实区域轮廓提取的准确性，能同时检测部分遮挡及无遮挡的果实，检测时间短，准确率高。

技术领域

本发明特别涉及一种成熟果实机器识别方法。

背景技术

树上果实的实时在线识别是果实采收机器人的核心技术之一，也是种植园果实信息化生产管理的基础性问题，被遮挡果实的快速识别就是这些问题中首先要攻克的难点问题。

树上果实机器识别主要包括未被遮挡的果实轮廓段提取、果实轮廓的还原、果实位置与大小参数计算3个环节，以往的方法在轮廓提取环节上受光照条件及图像采集角度影响较大，造成推广受局限。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种成熟果实机器识别方法，受光照条件影响小，对于顺光、逆光、侧光等采图角度不敏感，保证了被遮挡果实区域轮廓提取的准确性，能同时检测部分遮挡及无遮挡的果实。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种成熟果实机器识别方法，包括以下步骤：

步骤A：采集带果实的果树图像f₀(x,y)；

步骤B：

B1.对f₀(x,y)进行二值化处理，将RGB彩色图像f₀(x,y)转化为黑白二值图像f₁(x,y)；其中，式中，为成熟果实的平均色调，T为阈值，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别为f₀(x,y)的红、绿、蓝分量；

B2.去除黑白二值图像f₁(x,y)中的黑色伪背景色块I₁和白色果实伪目标I₂，得到图像f₂(x,y)；

步骤C：通过Canny算子检测图像f₂(x,y)的果实轮廓，并对检测出的果实轮廓宽度单像素化处理，标记单像素化处理后的果实轮廓图像，读取各标记区果实轮廓坐标，得到果实轮廓坐标矩阵f₃(x,y)；

步骤D：以果实轮廓坐标矩阵f₃(x,y)的第1点为始点，按顺时针方向在果实轮廓坐标矩阵中找出距该始点距离最小的点作为第2点，依次搜寻，至果实轮廓坐标矩阵最后一点结束，形成按顺时针方向排列的果实轮廓坐标集f₄(x,y)；

步骤E：在各连通区域内遍历果实轮廓坐标集，找出不同果实轮廓的交点，形成果实轮廓交点集；

步骤F：根据果实轮廓交点集选出各连通区域内无遮挡的果实轮廓、部分遮挡的果实轮廓中未被遮挡的椭圆弧段；

步骤G：对步骤F中选出的无遮挡的果实轮廓、部分遮挡的果实轮廓中未被遮挡的椭圆弧段进行最小二乘拟合，舍弃大小超正常果实0.3～1.7倍的伪果实目标；

步骤H：计算步骤G中保留下来的二次曲线各连通区域内圆形轮廓曲线的中心坐标和半径大小。

作为一种优选方式，所述步骤F包括：