基于照度-反射模型的在线水果表面缺陷检测

水果表面缺陷是影响水果价格最有力的因素之一,目前大部分研究基于静态图像采用较复杂的算法分割水果表面缺陷,因此很难满足在线水果缺陷的快速检测。本文介绍了一种在线水果表面亮度均一化校正及单阈值缺陷分割方法。首先,通过RGB颜色空间转换获取HIS空间图像的色调（H）分量,基于H分量建立掩模对RGB图像的R分量执行掩模去背景;然后,基于照度-反射模型,利用低通滤波获取R分量图像的亮度分量,利用此亮度分量对去背景后的R分量图像进行亮度均一化校正;最后,利用一个简单的阈值对亮度校正后的图像进行缺陷分割。利用此算法,对416幅图像的检测结果表明总体检测率超过99%。该方法简单、有效,在在线水果缺陷检测中具有较大的应用潜力。     

基于照度-反射模型的脐橙表面缺陷检测

水果表面缺陷是影响水果价格最主要的因素之一,目前大部分研究基于静态图像采用较复杂的算法分割水果表面缺陷。该文介绍了一种基于在线水果图像的表面亮度均一化校正及单阈值缺陷分割方法。首先,通过RGB颜色空间转换获取HIS空间图像的色调（H）分量,基于H分量建立掩模对RGB图像的R分量执行掩模去背景;然后,基于照度-反射模型,利用低通滤波获取R分量图像的亮度分量,利用此亮度分量对去背景后的R分量图像进行亮度校正;最后,利用一个简单的阈值对亮度校正后的图像进行缺陷分割。利用此算法,对416幅图像的检测结果表明总体检测正确率超过99%。该方法简单、有效,在在线水果缺陷检测中具有较大的应用潜力。     

复杂背景下甜瓜果实分割算法

为解决复杂背景下甜瓜果实与背景图像分割的问题,该文提出了一种融合颜色特征和纹理特征的图像分割算法。首先,把采集到的甜瓜果实图像从RGB色彩空间分别转换到CIELAB和HSV色彩空间,应用a*b*分量建立角度模型,根据甜瓜果实的颜色特点选取阈值并对图像作二值化处理;为降低光照分布不均匀对图像分割的影响,采用HSV空间的HS颜色分量对果实图像进行阈值分割。在以上2种色彩空间分割的基础上,融合角度模型分割和HS阈值分割的结果,得到基于颜色特征的分割结果。然后,再按照图像的纹理特征对图像进行分割处理,融合按照颜色特征和纹理特征的分割结果。最后,为解决分割结果中的分割误差和边缘毛刺问题,以颜色特征分割的果实区域为限定条件,对按照融合特征分割的果实区域进行约束性区域生长,得到最终的图像分割结果。为了对该文提出算法的分割效果进行检验,采用超绿阈值分割算法和归一化差异指数算法(NDI)对试验图像进行分割,3种算法的平均检出率分别为83.24%、43.12%、99.09%。对比3种分割算法的检出率和误检率,可以看出,该文提出的算法试验结果明显优于超绿阈值分割算法和归一化差异指数(NDI)分割算法。     

矮化密植枣园收获作业视觉导航路径提取

针对矮化密植枣园环境的复杂性,提出一种基于图像处理的枣园导航基准线生成算法。选用B分量图进行处理,提出"行阈值分割"方法分割树干与背景;根据拍摄场景及视角提出"行间区域"方法剔除行间噪声;通过统计树干与地面交点位置分布区域选取图像五分之二向下区域进行处理;依据树干纵向灰度分布规律,采用浮动窗口灰度垂直投影方法结合形态学开闭运算提取树干区域;基于枣园行间线性分布特征引入"趋势线",而后利用点到直线的距离与设定阈值作比较选取树干与地面的交点;利用交点的位置分布将其归类,并采用最小二乘法原理拟合左右两侧边缘,提取边缘线上各行的几何中心点生成枣园导航基准线。通过对阴天、晴天、顺光、逆光、噪声多元叠加5种条件进行试验,结果表明,该算法具有一定的抗噪性能,单一工况条件导航基准线生成准确率可达83.4%以上,多工况条件准确率为45%。针对5种工况条件的视频检测,结果表明,单一工况条件算法动态检测准确率可达81.3%以上,每帧图像处理平均耗时低于1.7 s,多工况条件检测准确率为42.3%,每帧图像平均耗时1.0 s。该研究可为矮化密植果园实现机器人自主导航作业提供参考。     

基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。     

基于颜色分量与直方图的玉米苗期背景分割方法研究

对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。     

基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割

为提高黄瓜叶部病害图像的分割性能,该文提出一种基于融合多特征图切割的病害图像自动分割方法。首先采用一种新的阈值化方法对原始病害图像的红色分量进行二值化处理;然后融合纹理、灰度、距离3个特征构建能量函数的边界项,描述像素间的相似性;再利用分割区域像素与区域边界像素的红色分量差值自动建立能量函数的区域项,反映像素归属于背景和目标的程度;最后运用最大流算法求解能量函数得到分割结果。将该方法应用于黄瓜3种病害(靶斑病、霜霉病和白粉病)叶部图像分割中,并与OTSU算法及半自动图切割算法的分割结果进行比较。试验结果表明,该方法的平均错分率为1.81%,低于其他2种算法,平均分割速度约为2.34 s并无大幅增加。该研究可为黄瓜病害的自动识别和诊断提供技术参考。     

棉花异性纤维图像在线分割方法

图像分割是基于机器视觉检测棉花中异性纤维含量的关键技术。棉花图像的背景（棉花纤维）简单,灰度服从正态分布,目标（异性纤维）一般都比背景暗,但是细小且灰度分布方差大。该文有针对性地提出一种背景估计阈值BET（Background Estimation Thresholding）方法对棉花图像进行分割,并选择3类典型棉花图像样本与Otsu方法进行了对比试验。BET方法能得到更好的分割结果,并且算法速度快,100万次分割耗时仅8.46 s。试验结果表明该方法简单有效,速度快,可应用于大批量棉花异性纤维的实时在线     

基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法

准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。     

水果直径和缺陷面积的机器视觉检测

黄花梨是中国的一种重要水果,果径和果面缺陷面积是黄花梨分级的两项关键指标。通过研究黄花梨的分光反射特性,研制了一套适合黄花梨品质检测的机器视觉系统。为了适应实际生产中水果方向的随机性和水果外形的不规则性的要求,使水果尺寸检测的方法有更好的适应性,设计了一种利用水果的最小外接矩形(MER)法求最大横径的方法,并进行了试验验证,得出了表示实际最大横径与预测最大横径的关系的回归方程式,两者的相关系数为0.9962。分析了黄花梨缺陷区域的R、G、B各分量灰度的变化特点,利用R分量灰度和G分量灰度在缺陷区域和完好区域交界处有明显突变这一特点,采用梯度算法求得了可疑缺陷点,然后再用区域生长法,找出了缺陷点像素的最大连通集及所有的缺陷区域;采用像素点变换法,实现了根据三维物体的二维投影图像恢复物体表面的真实几何面积的设想,大大降低了缺陷面积计算的误差;另外,还提出了一种新的面积修正方法,即用实际缺陷面积等于经像素点变换后的缺陷面积减去缺陷区域周长的一半加上1个像素点的面积来进行修正,进一步提高了缺陷面积计算的精度,而且该修正方法同样适用于其它图像面积的计算     

改进Niblack算法的光照不均匀QR码识别研究

QR码作为农产品可追溯体系的信息载体,一直是农业领域的科研热点。在实际应用中,溯源环境的复杂多变易使设备采集到光照不均匀的QR码图像而增加解码流程中二值化的难度,影响后续解码。该文针对原始Niblack算法自适应性不足的缺陷,提出一种自适应邻域窗口和修正系数的Niblack算法,该算法依据QR码图像的分辨率和灰度值,动态调整修正系数和邻域窗口,进行自适应二值化处理。分别用改进Niblack算法,原始Niblack算法和Otsu算法处理设备无法识别的不同光照环境下、不同程度的光照不均匀QR码图像,试验数据表明经改进算法处理后的识别成功率为74.2%,高出原始Niblack算法18.4%,高出Otsu算法71.7%,具有较高的鲁棒性。这一结果对农产品在各种光照不均匀环境中的溯源提供了参考。     

雾滴沉积特性参数的图像检测算法改进

快速获取施药后雾滴在靶标表面的沉积分布有助于了解农药的田间分布情况,水敏试纸雾滴图像处理算法是检测喷药沉积特性参数常用的方法,但常因光照不均、试纸上沉积的雾滴斑痕粘连而引起雾滴识别误差。为解决这一问题,针对手机拍摄的照片,该文提出了与位置相关的动态阈值法提取雾滴区域,并设计基于圆形度的循环分割算法对粘连雾滴分割。以水代替农药利用背负式喷雾器喷洒,选取8张不同稀疏程度和碰撞角度的试纸作为样本进行试验,以验证上述算法的检测效果。试验结果表明,该方法不受亮度不均影响,覆盖率比固定阈值与分块阈值法分别高12.57%和8.74%,提取到的雾滴区域更加完整,能够提取92.64%以上的雾滴,且粘连分割效果较好,雾滴识别的正确率为97.2%,覆盖密度检测误差为3.31%,能够满足实际生产要求,为下一步开发雾滴检测APP打下基础。     

基于RGB-D相机的脐橙实时识别定位与分级方法

为实现脐橙采摘机器人对脐橙果实进行实时识别、定位和分级采摘的需求,该研究提出了一种基于RGB-D相机数据的脐橙果实实时识别、定位及分级的OrangePointSeg算法。首先利用微软最新消费级深度相机（Azure Kinect DK）采集脐橙果实的RGB-D数据,建立脐橙果实实例分割数据集及增强数据集。然后通过改进YOLACT算法对脐橙果实进行实时分割并生成实例掩膜,与配准后的深度图裁剪得到果实深度点云,再利用最小二乘法进行脐橙果实外形拟合,得到其相机坐标系下质心坐标及半径。试验结果表明,在果实识别阶段,改进YOLACT算法在该数据集上的检测速度为44.63帧/s,平均精度为31.15%。在果实定位阶段,1 400～2 000点云数量时的拟合时间为1.99 ms,定位误差为0.49 cm,拟合出的半径均方根误差为0.43 cm,体积均方根误差为52.6 mL,在大于800点云数量和距离1 m以内时,定位误差均控制在0.46 cm以内。最后通过引入并行化计算,OrangePointSeg的总体处理速度为29.4帧/s,能够较好地实现精度与速度的平衡,利于实际应用和工程部署。该研究成果可推广至其他类似形态学特征的果实识别中,为果园的智能化管理提供行之有效的技术支撑。     

基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取方法

番茄目标的准确提取是番茄采摘的基础,目前番茄目标提取方法都有一定的局限性,难以满足采摘需求。该研究在传统Niblack算法的基础上,结合图像全局灰度变化的估计信息与局部区域信息之间的关联性,提出了一种基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取新方法。首先对R-G番茄灰度图像,采用基于自适应修正系数选取的Niblack算法进行阈值分割,从理论意义上确定修正系数的选取原则,归一化局部标准差,实现修正值的计算及二值化过程,然后对分割后的图像去噪,最后采用最小临界矩形法提取成熟番茄果实。试验结果表明,该方法对温室成熟番茄图像有较好的提取效果,识别正确率达到98.3%,与基于归一化红绿色差灰度化的Otsu算法和传统的Niblack算法相比有更高的识别率和更快的处理速度,噪声率也明显减少,能够满足后续成熟番茄定位的需要,有效地解决传统方法适应性低,易产生伪噪声块等问题。     

温室绿熟番茄机器视觉检测方法

针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。