[发明专利]适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别系统及其方法

说明书

本发明公开了一种适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别方法，步骤如下：S1，计算最适亮度V_fit；S2，摄像机采集实时图像；S3，计算实时图像的帧亮度V；S4，计算实时图像的亮度补偿值b；S5，得到补偿图像；S6，建立HSV模型；S7，确定目标果实。以及一种适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别系统，包括果蔬采摘机器人，果蔬采摘机器人上安装有控制器、摄像头和光照度传感器，在摄像头的上端面、左端面和右端面分别安装有一个伸缩的遮光罩，在摄像头下方或果蔬采摘机器人的机械臂的手爪下方安装有LED照明灯。本发明对图像进行补光处理，使光照突变的影响降到最低，为视觉系统对果实的识别提供一个准确的图像信息。

技术领域

本发明属于视频图像处理技术领域，具体涉及一种适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别系统及其方法。

背景技术

为提高农业生产力、改变农业生产模式、解放农业劳动力不足，农业机器人应运而生了，果蔬采摘机器人是农业机器人的重要类型之一，目前许多国家已立项研究。视觉系统是果蔬采摘机器人的重要组成部分，准确识别与定位成熟过时是成功实现自动化采摘的关键。

但是机械手爪在采摘时需要在光照和树荫环境下相互切换，而这种光照的突变对目标物的确定造成较大影响，使果蔬采摘机器人无法对目标物进行识别，更无法对目标物进行抓取。

目前市场上研究的果蔬采摘机器人都是基于正常情况下，基于视觉系统进行目标果实采摘时受光照影响很大，而在真实的采摘环境中，果蔬采摘机器人的视觉系统所面对的光照强度不是一成不变的。随着果蔬采摘机器人的移动，机械手臂末端位置的变化，使果蔬采摘机器人的视觉系统所处场景中的光照强度也在时刻发生变化。在这样光照突变的真实场景下进行果实采摘的研究相对较少。

发明内容

本发明要解决的是现有果蔬采摘机器人在光照突变的状况下，难以对目标物进行识别和抓取的技术问题，从而提供一种可以减小光照突变对果蔬采摘机器人目标识别的影响的适应光照度突变的果蔬采摘机器人目标自主识别系统及其方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别方法，步骤如下：

S1，计算果蔬采摘机器人工作的最适亮度V_fit；

S1.1，获得果蔬采摘机器人在可识别条件下的最大光照强度；

S1.2，获得果蔬采摘机器人在可识别条件下的最小光照强度；

S1.3，求取最大光照强度和最小光照强度的均值，作为最适光照度强度V_fit；

S2，摄像机采集实时图像；

S3，计算实时图像的帧亮度V；

S4，计算实时图像的亮度补偿值b；

S5，根据步骤S4，对实时图像进行亮度补偿，得到补偿图像，补偿图像的亮度O为；

O＝a.*I+b/255 (3)；

式中，a为图像对比度调节系数，a＝1；b为亮度补偿值，当b0时亮度降低，当b0时亮度增加；

S6，对补偿图像建立HSV模型；

S6.1，对补偿图像的RGB进行归一化；

S6.2，计算补偿图像的HSV模型的S分量和H分量：