[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

摘要

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Vfit；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。

主权项

一种适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别方法，其特征在于，步骤如下：S1，计算果蔬采摘机器人工作的最适亮度Vfit；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Vfit；S2，摄像机采集实时图像；S3，计算实时图像的帧亮度V；V=13(R+G+B)---(1);]]>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b<0时亮度降低，当b>0时亮度增加；S6，对补偿图像建立HSV模型；S7，确定目标果实；S7.1，预先将目标果实的颜色划定一个色调区间，并设定色调区间的门限值；S7.2，提取补偿图像中的像素点并与门限值进行比较，若大于等于门限值则将该像素点设定为目标像素点，否则设定为背景像素点，从而实现目标的分割，确定果实位置。