自然环境下重叠与遮挡苹果图像识别方法研究

针对自然环境下重叠与遮挡苹果的图像识别问题,提出一种组合优化解决方案.该组合算法首先选取被枝叶遮挡或者相互重叠的成熟苹果图像,对图像进行预处理;然后提取lab颜色空间a分量,YUV空间U、V分量进行图像分割,利用改进的多通道全局阈值分割算法获得苹果目标二值图像;最后针对苹果类圆但不规则的性质,采用霍夫变换和圆形约束法识...     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

基于多源图像融合的自然环境下番茄果实识别

蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,实现了机器人能够适应自然环境中不同光线条件的番茄果实。其次,针对传统机器学习训练样本标注低效问题,提出聚类方法对样本进行辅助快速标注,完成模型训练;最终,建立扩展Mask R-CNN深度学习算法模型,进行采摘机器人在线果实识别。实验结果表明,扩展Mask R-CNN算法模型在测试集中的检测准确率为98.3%、交并比为0.916,可以满足番茄果实识别要求;在不同光线条件下,与Otsu阈值分割算法相比,扩展Mask R-CNN算法模型能够区分粘连果实,分割结果清晰完整,具有更强的抗干扰能力。     

基于深度学习的自然环境下刺梨果实识别

采用0.57R-0.18G-0.2B色差分量法对刺梨图像进行处理,通过Ostu自适应阈值分割、形态学滤波和二值图像白色色素面积阈值等方法对图像进行一次分割。根据刺梨果实图像的颜色和纹理特征,再采用YCbCr颜色空间模型中各分量的阈值对图像进行二次分割。通过标记分水岭分割算法对粘连果实连通区域进行分割,利用Hough圆变换对独立、遮挡和重叠情况下的果实外圆进行拟合和修复,最终获取果实质心坐标及其半径。试验结果表明:刺梨果实识别正确率均高于92%,说明本算法能够对刺梨果实进行有效地识别。     

作物病害图像中重叠病斑分离算法

针对传统的分水岭分割算法的不足,应用了一种基于标记测地重建的分水岭算法对棉花重叠病斑图像进行分离.首先对病斑二值图像利用多尺度距离变换获得病斑的距离图像,通过极限腐蚀操作检测出标记种子;然后以种子标记为基础.运用形态学测地重建运算获取测地影响区骨架SKIZ--分水岭线;最后利用分水岭线与原病斑图像进行交集运算.从而得到分离的图像.运用该算法对棉花重叠病斑图像进行分离,试验结果表明:该方法能较好地将图像中的重叠病斑分离,并较好地保存病斑边缘信息,对图像中的微小结构和噪声不敏感,具有良好的鲁棒性.     

基于标记分水岭算法的插秧机器人导航路径检测

针对插秧机器人机器视觉导航路径检测鲁棒性差、受杂草和翻土影响严重的问题,提出一种基于标记分水岭算法的视觉导航路径检测方法.首先,采用灰度化处理、直方图均衡化和中值滤波对目标秧苗列和目标田埂进行预处理;然后,利用标记分水岭算法对识别目标进行图像分割,并通过均值法采集导航路径特征点集;最后,使用最小二乘法将特征点拟合成导航...     

基于机器视觉的金银花图像识别处理算法研究

运用机器视觉和图像处理的方法可实现金银花的自动化采摘,提高采摘效率.首先通过摄像机对金银花进行图像采集,将采集到的金银花图像进行中值滤波处理,有效消除图中的噪音;然后对金银花图像进行RGB和HSV颜色分割,找出金银花与背景区分最明显的分量B;再对分量B进行阈值分割处理,设定阈值,将金银花从背景中提取出来,运用形态学运算...     

基于流域算法的谷物籽粒图像分割技术

为解决谷物外观品质检测过程中获取图像的籽粒粘连问题,提出了一种基于先验知识的流域分割算法。首先,设定合理的区域面积阈值Ath,标记并去除图像中的单个籽粒区域,结果记为M;然后,设定有效腐蚀次数Eth,对粘连籽粒区域进行流域分割,结果记为Mc;最后,取Ms与Mc的并集,作为分割结果。试验结果表明,该算法分割效果较好,分割精度达到95．4％。     

基于机器视觉的番茄果实图像分割方法研究

为了改善番茄采摘机器视觉系统中番茄果实图像的分割效果,对基于二维直方图的阈值分割方法的理论进行了分析,针对番茄果实图像的特点将阈值点附近的区域信息引入分割算法中,提出了一种改进的基于二维直方图的Otsu阈值分割方法,改善了图像的分割效果。     

基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别

针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。     

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。     

基于遗传算法的草莓图像FCM分割方法研究

为了改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对图像分割算法中的遗传算法理论进行了分析。针对草莓果实图像的特点,通过使用遗传算法去寻找FCM图像分割方法中的聚类中心,提高了确定聚类中心的精度,从而改善了草莓果实图像的分割效果。     

基于YOLO v5-Lite的自然环境木瓜成熟度检测方法

利用深度学习实现视觉检测技术对自然环境下树上木瓜成熟度的识别,从而监测木瓜生长期成熟度有重要意义。针对目前木瓜的成熟度主要以人工判断为主,缺乏对木瓜成熟度快速、准确的自动检测方法问题,本研究基于轻量化YOLO v5-Lite模型,对自然环境下木瓜成熟度检测方法进行研究,通过采集的1 386幅木瓜图像,训练得到最优权值模型。实验结果表明,该模型对木瓜检测mAP为92.4%,与目前主流的轻量化目标检测算法YOLO v5s、YOLO v4-tiny以及两阶段检测算法Faster R-CNN相比,其mAP分别提高1.1、5.1、4.7个百分点;此外,在保证检测精度的前提下,检测时间为7 ms,且模型内存占用量仅为11.3 MB。同时,该模型对不同拍摄距离、不同遮挡情况、不同光照情况下的果实均能实现准确识别,能够快速有效地识别出复杂背景下木瓜果实的成熟度,具有较强的鲁棒性,可以为木瓜果园的产量估计和采摘机器的定位检测提供技术支持。     

基于模糊聚类分析的草莓图像分割方法研究

为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。     

玉米根茬图像的分割方法

对保护性耕作留茬覆盖情况下田间玉米根茬图像进行了分割.选取采集图像的彩度信息作为对象,通过对几种常用的自动阈值选取算法的比较,选择了迭代法对田间图像进行分割.实验结果表明:该方法能够有效地将根茬目标与土壤背景分割开来,为下一步检测行茬直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供了基础.     

基于机器视觉的自然环境中成熟荔枝识别

研究了自然场景下成熟荔枝的识别技术.通过分析荔枝彩色图像的颜色和灰度特征,选取YCbCr颜色模型进行处理,对其Cr分量图进行阈值分割去除复杂背景,并采用形态学和连通区域标注法消除分割后的随机噪声;然后结合一维随机信号直方图分析法与模糊C均值聚类法( FCM)对处理后的荔枝图像进行聚类和分割,实现荔枝果实和果梗的识别.不同光照条件下的识别实验结果表明,算法均能有效分割出果实和果梗,综合识别率达到95.5％.