Lab色彩模型下梯度Hough圆变换的成熟草莓识别

自然生长状态下的草莓,果实密集,形状多变,枝叶遮挡率较高,使用机器采摘对成熟草莓的图像识别具有一定的难度。针对这个问题,提出了Lab色彩模型下采用梯度Hough圆变换的成熟草莓识别方法。以自然生长状态下的草莓图像为研究对象,在Lab色彩模型空间里对图像分割及阈值化并采用梯度Hough圆变换等方法,识别成熟草莓并计算出草莓中心。试验结果表明,对随机选取的100张草莓图片,该方法识别成熟草莓的相对偏差为1.07%,对枝叶遮挡、成熟草莓相互遮挡等情况,具有较好的识别效果。与传统的Hough变换相比,这一方法节省了运行内存,提高了时间效率,能够满足机器采摘对成熟草莓识别率与定位的要求。