基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法
2017-06-27罗陆锋邹湘军王成琳杨自尚司徒伟明
农业机械学报 2017年6期
关键词:区域
罗陆锋 邹湘军 王成琳 陈 雄 杨自尚 司徒伟明
(1.华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室, 广州 510642;2.天津职业技术师范大学机械工程学院, 天津 300222)
基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法
罗陆锋1,2邹湘军1王成琳1陈 雄1杨自尚1司徒伟明1
(1.华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室, 广州 510642;2.天津职业技术师范大学机械工程学院, 天津 300222)
为准确定位叠贴情况下的葡萄目标,提出了一种基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法。首先提取最能突显夏黑葡萄的HSV颜色空间中的H分量,通过改进K-means聚类方法对葡萄图像进行分割,运用形态学去噪等处理获取葡萄图像区域,再提取该区域边缘轮廓和左右轮廓的类圆中心。然后以该中心点为原点建立基于轮廓分析的叠贴葡萄串分界线几何求解与计算模型,分别在逆时针方向45°~135°和225°~315°区域内沿葡萄轮廓搜索距离原点最近的点,进而确立两叠贴葡萄轮廓拐点及其分界线,最终实现对叠贴葡萄目标的分别提取。对从果园采集的27幅双串叠贴葡萄图像进行试验,结果显示:24幅图像中的叠贴葡萄串被正确识别和提取,成功率达88.89%,目标像素区域的识别精准度为87.63%~96.12%,算法处理时间在0.59~0.68 s之间。将算法移植到自主研制的机器人上进行视觉定位试验,结果表明所提方法可很好地用于两叠贴葡萄目标的识别与定位。
叠贴葡萄; 图像分割; 轮廓分析; 目标识别; 拐点
引言
近年来,我国葡萄产量逐年增加,截止到2014年,我国葡萄栽培面积已达76.72万hm2,产量已跃居世界前列[1]。……
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