用计算机视觉进行黄花梨果梗识别的新方法

梨的果梗是否存在是分级的重要特征之一。通过计算机视觉系统摄取黄花梨图象,应用图象处理技术完成图象与背景的分割。针对使用细化及收缩膨胀算法识别果梗速度较慢,提出了一种快速算法。该法利用梨果梗直径小,选择不同大小的模板,判别图象中是否存在果梗,同时得到果梗头、底部与梨相交点的坐标,依据切线斜率信息,对果梗的完好性进行判断。试验结果表明,该算法可以１００％判断果梗是否存在,判断果梗是否完好的正确率达到９３％,判别速度提高４～６倍。而且该算法具有一定的鲁棒性,对旋转、移位不敏感。     

番茄果实串采摘点位置信息获取与试验

针对番茄收获机器人在采摘过程中果实串采摘点位置难以确定的问题,提出了基于果梗骨架角点计算方法,并利用该算法对番茄果实串果梗采摘点进行位置信息获取:首先采用最大类间方差分割法进行目标果实串分割,通过形态学方法和阈值法去除干扰,提取出目标果实串分割图像;根据果实串的质心和果串的轮廓边界确定果梗的感兴趣区域,采用快速并行细化算法提取果梗的骨架,利用Harris算法检测得到果实串第一个果实分叉点与植株主干之间果梗骨架角点,通过计算获得采摘点位置信息。然后进行验证试验,利用双目视觉图像采集系统采集了60组果实串图像并获取果梗采摘点位置信息,结果表明,采摘点位置成功率为90%,为采摘机器人提供准确的采摘位置信息。     

基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位

针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法。首先通过改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模型对果梗进行识别与粗分割;然后结合阈值分割思想对果梗的色调、饱和度、亮度(Hue Saturation Value,HSV)色彩空间进行分段式提取,取每段色彩平均值作为该段果梗基准颜色阈值,利用区域生长算法对果梗进行精细化分割;最后计算果梗图像区域的质心,并以临质心点最近的果梗水平两侧中心作为最终采摘点。试验结果表明,在不同天气光照下该方法对葡萄果梗的检测精确率平均值为88%;在果梗成功识别后最优采摘点定位准确率达99.43%,单幅图像的果梗采摘定位平均耗时为4.90s,对比改进前Mask R-CNN检测耗时减少了0.99 s,F1-得分提高了3.24%,检测效率明显提升,该研究为葡萄采摘机器人提供了一种采摘点定位方法。     

基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法

由于苹果表面缺陷与果梗/花萼具有相似的灰度特征,通过传统机器视觉方法难以对两者进行有效区分。为避免苹果果梗/花萼对其表面缺陷识别造成干扰,该研究提出了一种基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法。通过搭建条纹投影系统,投影仪投射三步相移条纹至苹果样本,摄像机同步采集经苹果表面调制的条纹图像;通过分析发现果梗/花萼区域的条纹图像凹凸性与正常区域存在明显差异,利用三步相移算法恢复条纹图像的截断相位,结合相位偏移、阈值分割和二维凸包算法便可检测出苹果果梗/花萼。试验结果表明：该方法能够有效地区分果梗/花萼和表面缺陷,识别出不同位置和角度的果梗/花萼,整体准确率可达到99.12%;同时能够满足在线检测需求,平均处理时间约为0.479s。该研究可为苹果外观品质检测提供技术支持。     

并联机器人串类水果抓取模型及抓取位姿计算

针对随机放置串类水果图像中主果梗和非主果梗间特征区别不明显、平面轮廓法获取的机器人抓取位姿信息较少的问题,该文构建了并联机器人串类水果三维抓取模型,并提出一种基于主果梗骨架和三维抓取模型的4-R(2-SS)并联机器人随机放置串类水果抓取位姿计算方法,以获取较高精度、包含较多信息的抓取位姿,进一步提高机器人对串类水果的抓取成功率。采用果粒和果梗区域的轮廓间距构建用于提取串类水果果梗轮廓的形态学图像分割法,并基于多维特征向量和高斯混合模型聚类算法提取主果梗;根据主果梗三维位姿和机器人夹持机构特征构建4种基于主果梗骨架的随机放置串类水果三维抓取模型,获取夹持机构的空间位置、绕Z轴的旋转角度以及手指开口宽度的抓取位姿信息。将提出的抓取位姿计算方法应用于课题组研制的4-R(2-SS)并联机器人串类水果机器视觉自动分拣系统进行试验验证。试验结果表明,相对于基于平面轮廓的抓取位姿获取方法,基于该文方法的有分支主果梗和无分支主果梗串类水果的抓取成功率分别提高14和12个百分点,平均抓取成功率提高13个百分点。该文提出的抓取位姿计算方法可有效提高4-R(2-SS)并联机器人机器视觉系统对随机放置串类水果抓取位姿的获取精度,有助于进一步实现串类水果的准确快速自动分拣。     

基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验

樱桃番茄串生长姿态多样、果实成熟度不一，采摘机器人进行“粒收”作业时，常面临果梗干涉末端执行器、成熟度判断错误等问题，导致采摘效率低下、难以有效实现分级采收。针对上述问题，该研究提出一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实特性判别、果实与果梗位置关系判断3个关键环节。首先根据农艺要求按成熟度将番茄果实分为4个等级，引入YOLOv5目标检测模型对番茄串和番茄果实进行检测并输出成熟度等级，实现分期采收。然后对果实与果梗的相对位置进行判断，利用MobileNetv3网络模型对膨胀包围盒进行果实与果梗相对位置关系判断，实现末端执行器采摘位姿控制。日光温室实际测试结果表明，本文提出的级联检测系统平均推理用时22ms，在IOU(intersectionoverunion)阈值为0.5的情况下，樱桃番茄串与果实的平均检测精度达到89.9%，满足采摘机器人的视觉检测精度和实时性要求，相比末端执行器以固定角度靠近待采目标的方法，本文方法采收效率提升28.7个百分点。研究结果可为各类果蔬采摘机器人研究提供参考。     

自然场景图像中的重叠蜜柚识别及试验

重叠蜜柚目标的准确分离和蜜柚果梗的定位是实现采摘自动化必须解决的两个关键问题。现有的苹果、柑橘等重叠果实分离方法不适用于重叠蜜柚,且无果梗定位功能。针对以上问题,本文提出了一种结合渐进式中心定位的重叠蜜柚分离方法和果梗定位方法。首先利用主成分分析方法提取蜜柚区域、滤除背景并对图像中的重叠蜜柚进行初步分离;接着,对重叠蜜柚区域采用渐进式中心定位方法得到各个蜜柚的中心;然后,利用区域边缘点到其相应的不同中心点的距离大小的变化规律实现重叠蜜柚的分离;最后,利用前述的中心点结合蜜柚的形状特征,定位出遮挡程度较小的蜜柚果梗。在50张自然场景下的图像上进行试验,结果表明在有阴影、小目标、遮挡和重叠等复杂环境下,该方法的平均识别率为94.02%。同时,对于果梗未被遮挡且离摄像头较近的蜜柚,也给出了准确的果梗区域。在利用蜜柚模型搭建的识别自动化试验平台上进行试验,结果表明采摘机器人能够有效识别并分离重叠蜜柚、定位果梗。本研究可为蜜柚采摘机器人准确识别重叠果实提供参考。     

采用改进Mask R-CNN算法定位鲜食葡萄疏花夹持点

为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化,该研究提出了一种鲜食葡萄疏花夹持点定位方法。首先基于ResNeXt骨干网络并融合路径增强,改进Mask R-CNN模型,解决鲜食葡萄花穗、果梗目标较小难以检测的问题;进而针对花穗、果梗生长姿态的复杂性与不确定性,提出一种集合逻辑算法,该算法采用IoU函数剔除重复检测的花穗与果梗,建立花穗、果梗对,并对果梗掩模进行形态学开运算,利用集合关系获取主果梗掩模,确定以主果梗质心附近的中心点为果梗的夹持点。最后,随机选取测试集中的图像进行试验。试验结果表明：果梗夹持点平均定位准确率为83.3%,平均定位时间为0.325 s,夹持点x、y方向定位误差及定位总误差最大值分别为10、12和16像素,能够满足鲜食葡萄疏花的定位精度与速度要求,可为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化提供理论支撑。     

东北黑土区几种新种类埂带植物的水保效应

东北黑土区水土流失严重,水力侵蚀主要发生在坡耕地上。梯田和地埂是治理坡耕地水土流失的基本方法。而梯田埂和地埂的有效利用,是确保这一措施能长期保存的最佳手段。通过试验观测,短梗刺五加、长梗刺五加、蓝靛果和芦笋等几种植物护埂效果较好。对几种植物分别做了保水率、保土率及经济效益分析,结果表明:从保水保土率来看,短梗刺五加蓝靛果长梗刺五加芦笋。从经济效益来看,短梗刺五加芦笋蓝靛果长梗刺五加。综合保水保土及产值来看:短梗刺五加蓝靛果芦笋长梗刺五加。     

面向机器人采摘的番茄力学特性试验

番茄果实及果梗的力学特性,是采摘机器人设计与控制的重要依据。对不同成熟期的番茄果实进行了纵向和横向挤压试验,对其果梗进行了折断和拉断试验。试验表明番茄果实的抗挤压能力具有明显的各向异性,且从青果期至绿熟期达到最大,而后随着成熟度增加而迅速减小。利用简化结构对这一规律的力学原理进行了分析。果梗拉断和折断试验发现,果梗均从离层处断裂,与拉断相比,折断方式更省力和易于实现机器人采摘。     

基于吊蔓绳的温室番茄主茎秆视觉识别

为了精确识别番茄植株以供精确对靶喷施,该文提出一种基于温室吊蔓绳对番茄主茎进行检测识别的算法。通过分析番茄作物图像在HSI颜色空间的分布特性,基于H分量应用Otsu分割算法对番茄作物图像进行二值化处理,以突出图像中吊蔓绳区域。利用细化算法提取出吊蔓绳区域离散特征点簇,并采用最小二乘法直线拟合特征点簇获取吊蔓绳位置。试验结果表明,处理分辨率640×480像素的图像平均用时0.16s,对100张图像进行识别试验,正确率达93%,该算法提取吊蔓绳和番茄主茎间的最大距离偏差为48像素单位,能够准确识别番茄主茎秆,具备较强的鲁棒性。     

小波变换的模极大值在图像边缘检测中的应用研究

边缘检测在图像处理中有着重要的作用。依据canny算子的核心思想,运用小波分析技术,提出了一种基于小波变换的模极大值边缘检测算法。仿真结果表明：该算法能提取图像较弱的边缘,有较好的去噪效果,且边缘有较强的连续性,优于传统的边缘检测算子。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

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。     

采用改进遗传算法提取大豆叶片病斑图像

为了实现大豆叶斑病病斑区域的提取与特征计算,综合运用计算机数字图像处理技术与遗传算法进行大豆病斑提取研究。首先通过计算机视觉技术采集大豆病叶图像;其次,采用遗传算法完成了对病斑区域的提取;最后,运用数字图像处理技术完成了对病斑区域相关特征值的计算。试验结果表明,所提出的方法能够有效地提取出大豆病斑图像区域,并计算出相关特征值,为将来病种的识别和诊断奠定先期基础。     

基于机器视觉的蘑菇单体检测定位算法及其边界描述

介绍的算法是以单体蘑菇为研究对象,通过该算法的研究将为蘑菇采摘机器人图像处理方法的实现奠定理论基础。研究内容包括,蘑菇图像的数字特征;提取边界的算法;对蘑菇边界进行离散傅立叶变化。提出仅需利用蘑菇的边界信息求蘑菇形心坐标的新方法,而且傅立叶描述可以进行蘑菇边界的平移、旋转和缩放操作,具有很强的边界形状重建功能。最后通过对获取的蘑菇图像进行分析,表明该算法和边界描述是非常有效的。     

基于Mean-shift和提升小波变换的棉花叶片边缘的图像检测

该文提出了一种基于Mean-shift和提升小波变换的具有复杂背景的棉花叶片边缘检测算法。该方法首先用Mean-shift算法对彩色图像进行平滑,然后对平滑后的图像进行提升小波变换,以将平滑后的图像进行灰度增强。最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。该算法能有效减少非边缘噪声,并且能够有效提取相互重叠叶片的边缘。与传统边缘检测方法边缘检测结果进行对比,该方法能够更加鲁棒地提取复杂背景下的重叠叶片边缘,其有效性和准确性是很明显的。     

荷兰黄瓜收获机器人的研究开发

为了降低黄瓜人工收获费用，荷兰农业环境工程研究所已经成功开发出了移动式黄瓜收获机器人样机。重点研究了机器人视觉识别系统软件和机械手运动控制程序。移动式黄瓜收获机器人由4部分组成：行走车、机械手、视觉系统和末梢执行器。试验表明该机器人的行走车能够快速到达初步作业位置，视觉系统能够探测到黄瓜果实的精确位置及成熟度，末梢执行器可以抓取黄瓜果实并将果实从茎秆上分离。     

基于MFICSC算法的生菜图像目标聚类分割

生菜图像目标分割是基于图像处理的生菜生理信息无损检测的前提。为了解决因生菜富含水分使得图像采集镜头反光而导致生菜叶片图像灰度分布不均的问题,该文采用一种修正的图像灰度均衡算法对生菜图像进行灰度均衡处理,应用混合模糊类间分离聚类算法(MFICSC)进行生菜图像目标分割,使总体类间距离最大化,能够同时生成模糊隶属度和典型值,对处理噪声数据和克服一致性聚类问题均表现良好。分别采用MFICSC算法和Otsu算法进行了生菜图像目标分割对比试验,结果表明MFICSC算法具有较好的聚类准确度,效果优于传统Otsu分割算法。     

机器视觉技术在黄花梨尺寸和果面缺陷检测中的应用

为提高出口水果品质,对黄花梨进行了机器视觉技术检测外形尺寸与表现状况的试验研究。通过确定图像处理窗口、利用Ｓｏｂｅｌ算子和Ｈｉｌｄｉｔｃｈ细化边缘;确定形心点找出代表果径,试验检测结果表明,预测果径值与实际尺寸的相关系数可达０．９６。对检测果面缺陷,提出利用红（Ｒ）、绿（Ｇ）色彩分量在坏损与非坏损交界处的突变,求出可疑点,再经区域增长定出整个受损面,试验对比表明该算法是精确的