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《水果采摘机器人视觉系统的目标提取(1)》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、万方数据中国农业大学学报2004,9(2):68~72l()urnaIofChinaAgricuhuralUniversity水果采摘机器人视觉系统的目标提取张铁中林宝龙高锐(中国农业大学工学院,北京100083)摘要在田问对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取,是采摘机器人视觉系统的关键技术,而目标提取的实质是图像分割。大部分水(蔬)果处于采摘期时,表面颜色与背景颜色存在较大差异,而同一品种果实表面颜色相近,体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性,提出了一种基于色彩空问参照
2、表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表,再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较,本方法基于彩色的信息处理,可将背景除去得更干净;对背景不做分割处理、无复杂运算,有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L’a+6。,HSV,YCbC,色彩模型下进行了实验,结果显示该算法在这些色彩模型下均可取得理想的图像分割效果。关键词水果采摘;视觉系统;图像分割;色彩空间参照表中图分类号TP274文章编
3、号1007—4333(2004)02—0068—05文献标识码AObjectextractionforthevisionsystemoffruitpickingrobotZhangTiezhong,LinBaolong,GaoRui(CollegeofEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Belling100083,China)AbstractThekeytechnologyofthevisionsystemoffruitpickingrobotistoextractfru
4、itobjectfromimagesquicklyandexactly.Thesubstanceofobjectextractionforthevisionsystemofrobotisimagesegmentation.Amonglotsoffruitsandvegetables,thereareaconsiderablecolordifferencebetweentheirripefruitsandtheirbackgrounds,yetthefruits0fthesametypeareOfalmoslthes
5、amecolor.ThenlhedistributionOfcolorbetweentheripefruitsandlheback—groundsisdifferentinColorSpace.Basedonthesefeatures,analgorithmtoextractfruits-objectfromimages,whichisbasedontheapproachofcolor—spacereferencelist,wasputforward.Acolorspacereferencelistwasbuilt
6、fromfruitsswatchimagesinthealgorithm.Thefruitobjectwasextractedbyusingthelist.Comparedwithotherimagesegmenta—tionarithmetic,thisarithmeticbaseoncolorimages,thenthebackgroundwillbemorecleanwhentheimageispro—cessed.Becauseofthatthereisnocomplexoperation,thisarit
7、hmeticispropitioustorealtimeimageprocess.Experi—mentsonstrawberry,orangeandtomatowererespectivelyconductedbyadoptingseveralcolormodelsusuallyusedinimageprocessing.Theresultsoftheseexperimentsshowedthat,byusingthisalgorithm,expectedresultscanbeachievedunderL‘a’
8、b,HSV,YCbCrcolormodels.Keywordsfruitpicking;visionsystem;imagesegmentation;color—spacereferencelist机器人视觉系统中目标提取的实质是图像分割,图像分割是图像分析的关键步骤。图像分割多年来一直得到人们的高度重视,至今已提出了上千种各种类型的分割算法,而且近年来每年
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