刘 坤，费树岷，汪木兰

（1.东南大学 自动控制学院，南京 210013；2.南京工程学院 自动化学院，南京 211112）

0 引言

我国作为世界主要产棉大国之一，而棉花的收获几乎完全依靠人工。自1996年起，我国已进入国家级棉花采摘收获机的研究，并将大型自走式采棉机的研制列入国家科技部重点科技攻关项目。但直到目前为止，其产业化效果并不理想。在保持现有棉花基本品种和种植体系的情况下，跳出传统的收获工艺、摆脱化学干扰素对棉花自然生长的影响，开展基于机器视觉的智能化采棉关键技术的研究便成为解决这一问题的方案之一。在棉花采摘机器人视觉系统中，棉桃的准确分割是其中的关键环节，能否快速准确地分割出棉桃，直接影响机器人对棉花识别的准确性。王勇等基于RGB空间下的色差信息模型实现了成熟棉桃的分割、识别，其识别效率均在85%左右，而对棉桃遮挡及重叠等问题均为涉及[1～3]。

要解决棉花成熟度和其空间位置的识别问题必须对棉花图像进行分割。而在此之前必须先确定作为后续研究用的颜色模型空间，即采用何种模型空间的问题。随后要确定所采集图像的分割方式或方法。颜色是光谱中可视频段进入视觉系统的感知结果。要对颜色进行规范化描述和度量，就必须建立一个表示三维属性及各参量之间关系的色彩系统，即颜色空间。采用基于彩色图像分割方法识别工作目标时，首先需要定义目标的颜色，这就涉及到如何选择合适的颜色空间问题。……