基于凸壳的重叠苹果目标分割与重建算法

重叠苹果目标的分割与定位是影响苹果采摘机器人采摘效率的关键因素之一。为了实现重叠苹果目标的分割与重建,在利用K-means聚类分割算法的基础上,该文提出一种基于凸壳的重叠苹果目标分割方法。通过计算目标凸包与目标相减后的凹区域,将重叠苹果轮廓上的凹点检测转换为凹区域上的凸点检测问题,降低了凹点检测的复杂度。利用相关分割准则实现了凹点匹配并进行目标分割,对分割得到的非完整目标利用Spline插值技术进行目标重建。为了验证算法的有效性,分别利用仿真目标与自然场景下的重叠苹果目标进行了测试,利用该方法得到的苹果目标平均定位误差为14.15%,平均目标重合度为85.08%,表明基于凸壳技术的重叠苹果目标分割方法具有较好的分割性能,将该方法应用于重叠目标分割与重建是有效可行的。     

Segmentation and reconstruction of overlappedapple images based on convex hull

重叠苹果目标的分割与定位是影响苹果采摘机器人采摘效率的关键因素之一。为了实现重叠苹果目标的分割与重建,在利用K-means聚类分割算法的基础上,该文提出一种基于凸壳的重叠苹果目标分割方法。通过计算目标凸包与目标相减后的凹区域,将重叠苹果轮廓上的凹点检测转换为凹区域上的凸点检测问题,降低了凹点检测的复杂度。利用相关分割准则实现了凹点匹配并进行目标分割,对分割得到的非完整目标利用Spline插值技术进行目标重建。为了验证算法的有效性,分别利用仿真目标与自然场景下的重叠苹果目标进行了测试,利用该方法得到的苹果目标平均定位误差为14.15%,平均目标重合度为85.08%,表明基于凸壳技术的重叠苹果目标分割方法具有较好的分割性能,将该方法应用于重叠目标分割与重建是有效可行的。     

基于凸壳理论的遮挡苹果目标识别与定位方法

为实现受果树枝叶遮挡、果实间相互遮挡的果实目标识别,该文提出了一种基于凸壳理论的遮挡苹果目标识别方法。该方法首先将图像由RGB颜色空间转换至L*a*b*颜色空间,并利用K-means聚类算法将图像分为树叶、枝条和果实3个类别,然后利用形态学方法对果实目标进行处理,得到目标边缘并进行轮廓跟踪,接着利用目标边缘的凸壳提取连续光滑的轮廓曲线,最后估计该光滑曲线段的圆心及半径参数,实现遮挡果实的定位。为了验证该算法的有效性,利用Hough圆拟合算法进行了对比试验,试验结果表明,该方法的平均定位误差为4.28%,低于Hough圆拟合方法的平均定位误差16.3%,该方法显著提高了目标定位的精度,能够有效识别遮挡苹果。     

基于两级分割与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别

自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。     

基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别

采用2R-G-B色差分量,通过Ostu自适应阈值算法进行图像分割,利用形态运算消除分割后随机噪声,并对分割区域进行标记,利用区域面积和区域最小外接矩形长宽比参数进一步去除背景区域.对于多果重叠问题,利用T=Sqrt(S×I)形成新的图像提取边界,再结合形态学运算实现分割.最后利用优化的圆形Hough变换提取目标图像的形心坐标及半径,恢复遮挡果形.经验证有95%果实能正确识别.     

基于Snake模型与角点检测的双果重叠苹果目标分割方法

为了实现重叠苹果目标的精确分割,提出了一种Snake模型与角点检测相结合的重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用Snake模型得到重叠苹果目标的轮廓,接着采用提出的基于距离测度的角点检测算法寻找重叠苹果目标的角点,针对距离扰动产生伪角点的问题,采用3级db1小波变换得到不含细节信号的近似距离信号,并通过Spline样条内插算法使其恢复到原始信号的长度,从而去除伪角点,最后提出了一种基于长轴分割准则的分割点选取方法并实现了重叠苹果目标的分割。为了验证算法的有效性,利用20幅重叠苹果目标进行了试验,并与人工计算得到的分割线进行了对比,试验结果表明,利用文中算法分割重叠苹果目标的最大误差为13.27°,最小误差为1.20°,平均误差为6.41°,表明Snake模型与角点检测算法相结合对重叠苹果目标具有较好的分割性能,将该方法应用于重叠苹果目标的分割是可行的。     

基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法

为了提高阴影影响下的苹果目标提取精度,该文提出了一种基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法。该方法将含阴影图像作为一个模糊矩阵,利用所设计的隶属函数进行图像去模糊化处理,达到图像增强的目的,进而削弱苹果表面阴影对目标分割的影响。为了验证算法的有效性,采用基于灰度阈值和基于颜色聚类2种算法对去除阴影前后的目标图像进行分割,并选用分割误差、假阳性率、假阴性率和重叠系数4项指标进行了分析比较,试验结果表明,去除阴影之后,2种分割算法所提取的苹果目标区域较去除阴影之前有了较大的提高,2种分割算法的平均分割误差分别为3.08%和3.46%,比去除阴影之前降低了20.53%和25.92%,假阳性率、假阴性率分别降低了29.79%、29.98%和21.25%、29.83%,重叠系数分别提高30.96%和24.55%。与灰度变换法去除阴影后分割的效果比较表明,该方法的平均分割误差降低了29.23%,假阳性率、假阴性率分别降低了30.97%和20.40%,重叠系数提高了26.60%;与直方图均衡化法的比较表明,分割误差降低了25.59%,假阳性率、假阴性率分别降低了22.74%和27.56%,而重叠系数提高了27.43%。这一系列数据表明,基于模糊集理论的阴影去除方法具有较好的阴影去除效果。经过去除阴影后,可以获得更高的目标分割性能,目标提取精度显著提高,表明将模糊集方法应用于苹果目标的阴影去除可以有效地提高苹果目标区域的提取精度。     

基于平滑轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法

果实采摘点的精确定位是采摘机器人必须解决的关键问题。鉴于苹果目标具有良好对称性的特点,利用转动惯量所具有的平移、旋转不变性及其在对称轴方向取得极值的特性,提出了一种基于轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法。为了解决分割后苹果目标边缘不够平滑而导致定位精度偏低的问题,提出了一种苹果目标轮廓平滑方法。为了验证算法的有效性,对随机选取的20幅无遮挡的单果苹果图像分别利用轮廓平滑和未进行轮廓平滑的算法进行试验,试验结果表明,未进行轮廓平滑算法的平均定位误差为20.678°,而轮廓平滑后算法平均定位误差为4.542°,比未进行轮廓平滑算法平均定位误差降低了78.035%,未进行轮廓平滑算法的平均运行时间为10.2ms,而轮廓平滑后算法的平均运行时间为7.5ms,比未进行轮廓平滑算法平均运行时间降低了25.839%,表明平滑轮廓算法可以提高定位精度和运算效率。利用平滑轮廓对称轴算法可以较好地找到苹果目标的对称轴并实现采摘点定位,表明将该方法应用于苹果目标的对称轴提取及采摘点定位是可行的。     

基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法

阴影影响下苹果目标的快速准确识别是苹果采摘机器人视觉系统必须解决的关键技术之一。为了实现阴影影响下苹果目标的准确识别,该研究采用光照无关图理论实现了苹果表面阴影的去除。以自然场景下获取的受不同程度阴影影响的苹果目标图像为研究对象,首先利用光照无关图原理获取阴影苹果图像的光照无关图,达到突出苹果目标阴影区域的目的;其次提取原图像的红色分量信息并与关照无关图进行相加处理;最后将相加后的图像进行自适应阈值分割处理,达到去除阴影的目的。为了验证该算法的有效性与准确性,利用20幅受阴影影响的苹果目标图像进行了试验,并与Otsu算法、1.5*R-G色差算法进行了对比,试验结果表明：Otsu算法仅能识别出未受阴影影响的苹果区域;1.5*R-G 色差算法受光照影响较大,对于苹果图像的相对强光照区域和部分阴影区域不能有效识别;基于光照无关图的苹果表面阴影去除方法对阴影影响下的苹果目标图像分割效果较好,可以克服光照过强的问题,并准确识别出阴影影响下的苹果目标。文中算法的平均假阳性率为17.49%,比Otsu算法降低了52.84%,比1.5*R-G算法降低了26.18%;文中算法的平均重叠系数为86.59%,比Otsu算法提高了47.2%,比1.5*R-G算法提高了11.03%;表明利用光照无关图可以有效地去除苹果表面的阴影,将其应用于阴影影响下的苹果目标的识别是可行的。     

自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。     

苹果采摘机器人视觉系统研究进展

视觉系统是苹果采摘机器人最重要的组成部分之一,它在一定程度上决定了苹果采摘机器人完成采摘任务的质量及速度。为明确苹果采摘机器人视觉系统所面临的挑战及未来研究方向,该文首先对世界各国现有苹果采摘机器人的研究情况从视觉传感器类型、视觉系统硬件组成、采摘成功率及作业时间等方面进行了概述,然后分别对现有苹果采摘机器人视觉系统中苹果图像分割方法、受着色度、光照、表面阴影、振荡、重叠及遮挡等影响下的苹果目标的识别与定位方法、苹果采摘机器人视觉系统对枝干等障碍物的识别方法以及视觉系统中双目视觉技术立体匹配问题进行了综述,进一步分析了苹果采摘机器人视觉系统中存在的问题,指出视觉系统结构的优化、视觉系统中智能算法的优化、提高视觉系统的实时性、振荡苹果目标的识别与定位、视觉系统受振动影响时苹果目标的识别与定位及提高视觉系统的性价比等方面将成为未来重点研究方向,为深入研究苹果采摘机器人视觉系统提供参考。     

基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。