[发明专利]基于分水岭和神经网络的苹果采摘机器人夜间图像识别方法有效
| 申请号： | 201610035900.9 | 申请日： | 2016-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN105718945B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 赵德安;刘晓洋;贾伟宽;陈玉;姬伟 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分水岭和神经网络的苹果采摘机器人夜间图像识别方法，该方法在夜间通过人工光源辅助照明采集苹果果园中的彩色图像，采用改进的分水岭算法沿图像边缘将图像碎片化，提取每个碎片的颜色特征和纹理特征，再建立反向传播人工神经网络并利用己知类别碎片的特征量进行训练，接着利用训练好的神经网络根据每个碎片的特征量进行分类，最后根据碎片之间的位置关系滤除错误分类以修正分类结果并确定苹果的位置。本发明通过将图像碎片化并对碎片进行分类的方法识别夜间苹果，能有效抑制人工光源造成的光照不均、阴影和反光现象对苹果识别的影响，并提高识别苹果的完整度和定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分水岭 神经网络 苹果 采摘 机器人 夜间 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于分水岭和神经网络的苹果采摘机器人夜间图像识别方法，其特征是，包括以下步骤：在夜间通过人工光源辅助照明采集苹果果园中的彩色图像，采用改进的分水岭算法沿图像边缘将图像碎片化，所述改进的分水岭算法是将分水岭算法的输入变为所采集彩色图像的梯度图像并对梯度图像采用3×3模板进行中值滤波和开闭滤波以平滑噪声，然后提取每个碎片的颜色特征和纹理特征，再建立反向传播人工神经网络并利用已知类别碎片的特征量进行训练，接着利用训练好的神经网络根据每个碎片的特征量进行分类，最后根据碎片之间的位置关系滤除错误分类以修正分类结果并确定苹果的位置。
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