王晓慧，周昆鹏

（内蒙古民族大学工学院，内蒙古 通辽 028000）

我国是世界上番茄种植面积最大、产量最高的国家，年产量约5 500 万t，占蔬菜总产量的7%左右。目前，我国番茄的种植、加工、出口量都处在稳定增长阶段，国内市场的需求略有扩大，消费结构也趋于稳定。番茄产业对促进社会经济发展和提高人民生活水平都起着重要的作用。在采摘作业方面，基本都是人工采摘番茄，但是，劳动力不足、采摘对象和采摘环境的复杂性高等问题，对人工采摘的模式提出了挑战。因此，番茄采摘机器人的研究和应用已十分必要。而采摘机器人要想识别出自然环境中的果实并能够对其精确定位，最核心的解决方法是研究出一种识别率高、稳定性好的识别技术。

在对番茄图像识别研究方面，ILLINGWORTH等[1]通过对黑白图像进行Sobel 算子和阈值化处理以获得图像的边界图像和方向图像，然后采用改进的Hough 变换圆检测识别轮廓。然而，这种算法的阈值需要人为去设定，且并不能适用于对光线有变化的图像，加之枝叶的轮廓和果实的重叠，造成了识别的误判和漏判，对识别结果影响很大，因此，此方法的果实识别率仅为68%。KONDO 等[2]研制的番茄采摘机器人采用彩色摄像机作为视觉传感器，寻找和识别成熟的番茄果实，再用机械手将果实摘下来，采摘的速度大约是15 s/个，采摘成功率在70%左右。赵杰文等[3]根据色调/饱和度/强度（hue,saturation,intensity,HSI）模型彩色空间的特征对自然环境中成熟番茄的识别技术进行了研究，使其可以很好地识别那些彼此之间不重叠的自然环境中的成熟番茄。……