基于matlab的番茄果实串检测提取

以自然环境下的番茄果实串作为研究对象。通过果实的颜色特征选择RGB模型,分别提取出R、G、B各颜色分量的灰度图,确定多组图像中番茄串目标区域的各颜色分量均值。通过分析确定用R-G色差分量进行大津法(Otsu)阈值分割,然后利用形态学闭运算处理果实串的二值图。利用初步处理后的图像进行颜色反转求最大连通域,再重新将颜色反转得到完整的果实串连通区域,并结合Canny边缘检测算子实现番茄果实串边缘轮廓的提取,轮廓上的极值坐标作为外接矩形边框。计算轮廓区域内各像素点坐标之和除以轮廓内总像素数得到果实串的形心坐标。试验表明,该方法对番茄果实串有较好的处理能力,具有通用性。     

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。