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基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法

更新时间：2019-12-25 13:20:47 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：轮廓分析 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

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。


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2 0 1 7  
6
农 业 机 械 学 报  
48  
6
卷 第 期  
年
月
第
doi: 10． 6041 /j． issn． 1000-1298． 2017． 06． 002  
基于轮廓分析的双串叠贴葡萄目标识别方法  
1，2  
1
1
1
1
1
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． ， 300222)  
天津职业技术师范大学机械工程学院 天津  
: ， 。  
摘要 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  
HSV K-means  
H
，
，
聚类方法对葡萄图像进行分割 运用形态学去噪  
能突显夏黑葡萄的  
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  
45° ～ 135° 225° ～ 315°  
颜色空间中的 分量 通过改进  
，
。
，
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  
和
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  
27 ， : 24  
幅双串叠贴葡萄图像进行试验 结果显示  
，
幅图像中的叠贴葡萄串被正确识别和提取 成功率达  
园采集的  
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  
。
: ; ; ; ;  
关键词 叠贴葡萄 图像分割 轮廓分析 目标识别 拐点  
: TP391. 41 : A : 1000-1298( 2017) 06-0015-08  
文献标识码 文章编号  
中图分类号  
Recognition Method for Two Overlaping and Adjacent Grape Clusters  
Based on Image Contour Analysis  
1，2  
1
1
1
1
1
LUO Lufeng  
ZOU Xiangjun WANG Chenglin CHEN Xiong YANG Zishang SITU Weiming  
( 1． Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment，Ministry of Education，  
South China Agricultural University，Guangzhou 510642，China  
2． College of Mechanical Engineering，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China)  
Abstract: The recognition and location of overlapping or adjacent grape clusters in vineyard is one of the  
difficulties of grape picking robot vision system． In order to locate the grape clusters accurately，a method  
for targets detection and extraction in two overlapping and adjacent grape clusters was proposed based on  
image contour analysis． Firstly，the H color component images that can well distinguish the summer black  
grape clusters from the background were extracted from the HSV color space，the grape clusters in the  
extracted images were segmented by using the improved K-means clustering method，and subsequently the  
noises in the segmented images were eliminated by using morphological operations． Secondly，the edges  
of grape clusters were extracted，and the midpoint of the line crossed the extreme points on the left and  
right edge of grape clusters was calculated out． Thirdly，midpoint was taken as the original point，and a  
geometry calculation model for solving the dividing line between two grape clusters was built after  
analyzing the contour characteristics． The two intersection points of the adjacent grape clusters’edges  
were computed by using the minimum distance constraint between the original point and the specified  
edges． Finally，the dividing line of two grape clusters was obtained by connecting the two intersection  
points，and the two grape clusters were extracted separately． To verify the robust of the proposed method，  
totally 27 vineyard images with two overlapping and adjacent grape clusters were tested，and the results  
showed that the grape clusters in 24 images were correctly identified and extracted． The success rate  
reached up to 88. 89% ，and the accuracy of the extracted pixel region was from 87. 63% to 96. 12% ．  
: 2016-10-12  
: 2016-11-09  
修回日期  
收稿日期  
:
基金项目 国家自然科学基金项目  
( 31571568) 、  
广东省科技计划项目  
( 2015A020209111、2015A020209120、2014A020208091) 、  
广东省工程  
( 2014B090904056)  
( 201510010140)  
和广州市科技计划项目  
中心建设项目  
:
作者简介 罗陆锋  
( 1982—) ， ，  
， ，  
男 博士生 天津职业技术师范大学讲师 主要从事机器视觉技术研究  
，E-mail: luolufeng617@ 163． com  
，E-mail: xjzou1@ 163． com  
:
通信作者 邹湘军  
( 1957—) ， ， ， ，  
女 教授 博士生导师 主要从事农业机器人和智能设计与制造研究  
16  
2 0 1 7  
年
农
业
机
械
学
报
The elapsed time of the developed algorithm was 0. 59 ～ 0. 68 s． Moreover，the developed algorithm was  
transplanted to the self-developed harvesting robot，and the running results showed that the proposed  
method could be used to localize two overlapping and adjacent grape clusters．  
Key words: overlapping and adjacent grape clusters; image segmentation; contour analysis; target  
recognition; intersection point  
。
机器人的视觉定位提供方法支持  
引言  
1
图像采集及预处理  
， ，  
近年来 我国葡萄产量逐年增加 截止到  
2014  
2
1. 1  
，
年 我国葡萄栽培面积已达  
76. 72  
hm ，  
万 产量已跃  
葡萄图像获取  
［1］  
。
，
然而 目前我国葡萄收获基本靠人  
， 2015  
为验证本文所提方法的实用性 于  
7
年 月  
居世界前列  
2
在天津市茶淀葡萄科技园采集 串相互叠贴的夏黑  
， ，  
力采摘 随着人口老龄化加剧 研发葡萄采摘机器人  
。
将具有重要的现实意义 基于机器视觉的采摘机器  
人作业时需首先准确识别和定位果园环境中的水  
( 27 ) 。 D5200  
幅 所用相机为尼康  
葡萄图像  
型数码  
， ，  
相机 相机曝光模式设置为自动曝光 曝光时间为  
1 /100 s，  
拍摄距离为  
600 ～ 1 000 mm。  
， ，  
果 但由于果园环境的复杂性和不确定性 加之葡萄  
采集图像尺  
2 592  
× 1 944  
像素  
。
，
是簇生水果且其轮廓不规则 使得重叠和贴靠等情  
寸为  
间和便于分析算法的实时性 利用双三次插值法将  
640 × 480 。  
像素 因葡萄生长  
像素 为减少图像处理时  
［2］  
，
。
2
串
况下葡萄串的识别和定位成为难题  
本文将  
。
前后部分重叠或左右贴靠葡萄统称为叠贴葡萄  
图像尺寸调整至  
像素  
，
多年来 叠贴目标的识别与定位一直是采摘机  
， ，  
位置的随机性 使得葡萄叠贴的形态不一 但大体可  
［3］  
。
。
分为上下叠贴和并行叠贴 其中上下叠贴是指两葡  
器人研究领域的热点  
国内外学者围绕这一主  
［4 － 12］  
。
，
综合上述方法 可将其大  
，
萄果梗位置存在高度偏差 而并行叠贴指葡萄果梗  
题进行了大量研究  
致分为基于数学形态学的方法和基于活动轮廓模型  
，
高度基本齐平 如图  
1a、1e  
。
所示  
。 (  
的方法 这些方法主要针对多个单果 例如苹果  
、
1. 2  
图像预处理  
图像预处理是葡萄目标识别前的重要环节  
、 ) 。  
柑橘 桃等 重叠的检测与定位 而就簇生水果葡  
。
为
，
萄来说 目前的研究主要针对单串葡萄识别与定  
，
准确分割出葡萄串图像 本文将葡萄彩色图像转换  
［13］  
［5 － 6］  
，
等 还很少见有针对  
，
至便于图像分割的颜色空间 将最佳颜色分量输入  
位
和葡萄果粒尺寸检测  
。
多串叠贴葡萄串目标识别和提取的研究 鉴于上  
。
RGB、HSV、  
后续 识 别 算 法 常 用 的 颜 色 空 间 有  
HIS、YCbCr Lab RGB ，  
又称为三原色 以  
，
述 本文提出一种基于轮廓分析和几何约束相结合  
。
和
等
其中  
。
的叠贴葡萄串目标提取方法 该方法先对叠贴葡萄  
，
三原色为基础 经过线性或非线性变换可以转换成  
［14］  
，
进行图像分割和轮廓提取 建立基于轮廓分析的叠  
。
另外的颜色空间  
通过对比和分析夏黑葡萄与叶子 枝干 地面等  
HSV、  
。
贴葡萄分界线几何计算模型 该模型通过几何约束  
、
、
，
方法求解叠贴葡萄边缘轮廓交界处拐点 进而确立  
，
背景元素之间的颜色差异 将图像转换至  
HIS、YCbCr、Lab HSV  
等颜色空间 发现夏黑葡萄在  
， ，  
叠贴葡萄串分界线 实现对目标的分别提取 为采摘  
，
1
H
图像颜色空间转换及 分量直方图  
图
Fig． 1 Space conversions of color image and histograms of color component H  

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