[发明专利]一种重叠果实的识别方法

说明书

本发明公开了一种重叠果实的识别方法，包括以下步骤：(1)图像采集；(2)对采集的图像进行滤波去燥处理；(3)重叠目标果实提取；(4)重叠目标果实分离；(5)真实轮廓提取；(6)边缘拟合及质心检测。本发明所公开的识别方法能够有效识别大面积重叠果实，识别精度高，有助于提高采摘效率，具有很好的应用前景。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种重叠果实的识别方法。

背景技术

随着农业自动化的发展，越来越多的农业采摘机器人被应用于采摘作业中。其中，果实识别技术对于农业采摘机器人来说非常重要，识别准确率的高低直接影响着采摘效率。

由于自然环境中生长的果实难免会出现重叠的情况，这不仅使得果实识别的难度大大增加，还使得果实识别的成功率降低，从而降低了农业采摘的效率。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种重叠果实的识别方法，以达到有效识别大面积重叠果实，提高采摘效率的目的。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种重叠果实的识别方法，包括以下步骤：

(1)图像采集；

(2)对采集的图像进行滤波去燥处理；

(3)重叠目标果实提取，首先在RGB颜色空间中对图像中的每个像素点进行运算，之后采用最大类间方差法对背景进行分割；然后对分割后的区域进行形态学处理，最后将果实区域反应到原图上；

(4)重叠目标果实分离，首先对果实区域进行边缘检测，然后将形态学处理的图片与边缘检测的图片进行异或运算，将异或运算后的图片进行腐蚀处理，使得两个目标果实的分离更加明显；之后对腐蚀后的图像进行连通域分析，将两个果实的二值图分别显示在两幅图像上，如果有误分割未去除的情况，通过连通域分析检测面积小的连通域，对其进行去除；

(5)真实轮廓提取，对上一步中的两幅图像进行凸包处理与洪泛填充处理之后，进行伪轮廓的去除；

(6)边缘拟合及质心检测。

上述方案中，所述步骤(3)中，在RGB颜色空间中采用c＝k*r-g-b算子对图像进行运算，其中，c为运算后的像素值，k是色差系数，r、g、b分别表示RGB颜色空间中红、绿、蓝的值。

上述方案中，所述步骤(3)中，形态学处理的方法如下：对其先进行闭操作再进行开操作运算，将果实区域出现的孔洞进行填充并且将小部分误分割的地方去除，如果出现孔洞过大的情况，利用洪泛填充的方法；如果误分割的区域较大，利用连通域分析，将较小的连通域去除。

上述方案中，所述步骤(4)中，对果实区域进行canny算子边缘检测，将重叠部分的边缘有效的识别出来。

上述方案中，所述步骤(4)中，异或运算是针对两幅图像的相同位置的像素进行运算的，当两个像素同为白色或者同为黑色，则输出黑色；若两个像素为一黑一白，则输出白色；在此处，这两幅图像分别是形态学处理的二值图像img1和边缘检测的图像img2，异或运算的公式为：

其中，img表示经过异或运算后的图像，i、j分别表示像素的横纵位置。

上述方案中，所述步骤(4)中，连通域分析采用种子填充法进行，具体方法如下：

1)扫描图像中像素点，直到像素点img[i,j]＝1；

2)将当前的像素点img[i,j]作为种子，并标记为一个标签，将该种子邻接且像素值相同的像素压入栈中；

3)弹出栈顶像素，并标记相同的标签，再将与其邻接且像素值相同的像素压入栈中；