熟蘋果的色差分析測試
目前，國內(nèi)外研究人員已經(jīng)廣泛地開展了果蔬采摘機(jī)器人的研究。在自然環(huán)境條件下，實(shí)現(xiàn)果實(shí)的準(zhǔn)確識(shí)別與定位，是果蔬采摘機(jī)器人視覺系統(tǒng)的的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，直接影響采摘機(jī)器人的作業(yè)效率。所以，可靠性好、精度高的視覺識(shí)別技術(shù)，能夠檢測出所有成熟果實(shí)，并對(duì)其進(jìn)行精確定位已經(jīng)成為智能采摘機(jī)器人非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，果蔬采摘機(jī)器人的視覺識(shí)別系統(tǒng)主要原理是利用顏色、形狀、紋理和近紅外反射等從背景中區(qū)分植株、水果和蔬菜，多數(shù)研究在室內(nèi)和可控光照條件下進(jìn)行。
我們結(jié)合前人研究成果，提出在自然環(huán)境下，利用R-G色差圖像進(jìn)行改進(jìn) OTSU 算法分割，對(duì)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，計(jì)算出連通區(qū)域的面積和質(zhì)心，進(jìn)而推出同面積質(zhì)心圓。自然場景下，成像條件多變，光線明暗不一，場景復(fù)雜多樣。要去除的背景既有樹枝、樹葉和未成熟蘋果，也有天空、草地等。為滿足蘋果采摘機(jī)器人逐個(gè)采摘成熟蘋果的要求，需逐個(gè)識(shí)別成熟蘋果并提取相關(guān)特征。在對(duì)蘋果進(jìn)行拍攝時(shí)，由于環(huán)境和角度等因素的影響，相機(jī)系統(tǒng)難免受到影響，所以圖像中存在噪聲，對(duì)圖像正確識(shí)別產(chǎn)生干擾，要對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪處理。直方圖雙峰法閾值受人為及統(tǒng)計(jì)樣本的影響較大，對(duì)于有些圖像容易造成過度分割。迭代法僅考慮到像素本身的灰度，而忽略了其領(lǐng)域的空間信息，且迭代計(jì)算的閾值結(jié)果受初始閾值的影響。
OTSU 法將像素本身的灰度以及領(lǐng)域平均灰度綜合判斷，根據(jù)最大類間方差自動(dòng)獲取最佳閾值進(jìn)行圖像分割，一定程度上消除了環(huán)境光線變化的影響，分割較為穩(wěn)定。但在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)圖像中目標(biāo)與背景差異顯著時(shí)，其自動(dòng)確定的閾值一般均能較好地將目標(biāo)從背景中分割出來，當(dāng)目標(biāo)與背景較為復(fù)雜或目標(biāo)物與背景差異不明顯時(shí)，會(huì)出現(xiàn)較為嚴(yán)重的過度分割或大塊黑色區(qū)域，分割效果不理想。后續(xù)的蘋果定位主要是特征點(diǎn)的選取和匹配，由于面積特征呈現(xiàn)隨機(jī)不同，且計(jì)算量大; 圓度特征對(duì)分割算法的依賴性很大，容易造成誤匹配，所以面積、圓度等特征匹配不適合作為匹配特征。由于蘋果的形狀接近于球體，對(duì)于每個(gè)成熟蘋果采集的左、右圖像上的質(zhì)心是一對(duì)極好的匹配點(diǎn)，選擇其作為匹配特征點(diǎn)可以使問題簡化，且易于實(shí)現(xiàn)。中國糧油儀器網(wǎng) http://m.feta-virtual.com/
