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1、第26卷增刊2农业工程学报Vol.26Supp.2262010年12月TransactionsoftheCSAEDec.2010基于光照无关图的苹果图像识别方法11121屠珺，刘成良，李彦明，周俊，苑进（1.上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240；2.南京农业大学工学院，南京210095）摘要：为了解决苹果采摘机器人的果实识别率在不同光照条件下表现不稳定的问题，该文提出一种基于光照无关图的苹果识别方法。该方法首先采用中值滤波法对苹果图像进行预处理，然后对处理后的彩色图像提取光照无关图，消除光照变化的影响
2、，再采用Ostu阈值分割法进行目标果实的提取。最后通过对苹果图像进行识别试验的结果表明，在4种不同的光照情况下，采用基于光照无关图的识别方法得出的识别率的稳定度是不采用光照无关图的识别方法的3倍，并且其平均识别率也高达90.45%。基于光照无关图的苹果识别方法能够克服光照变化对目标识别带来的负面影响，完善室外环境果实识别技术。关键词：采摘，机器人，图像处理，光照无关图，果实识别doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2010.z2.006中图分类号：TP242.62文献标志码：A文章编号：100
3、2-6819(2010)-Supp.2-0026-06屠珺，刘成良，李彦明，等.基于光照无关图的苹果图像识别方法[J].农业工程学报，2010，26(Supp.2)：26－31.TuJun,LiuChengliang,LiYanming,etal.Applerecognitionmethodbasedonilluminationinvariantgraph[J].TransactionsoftheCSAE,2010,26(Supp.2):26－31.(inChinesewithEnglishabstract)[1
4、6]多任务性。Jimenez等人设计了基于近红外激光测距仪0引言的视觉系统来克服光照变化带来的影响，但是这会大量为了节省劳动力，目前国内外研究人员已经广泛地增加系统的成本，不利于推广应用。本文从图像的形成开展了果蔬采摘机器人的研究。在采摘机器人视觉系统机理出发，采用基于光照无关图的方法有效去除室外环中，果实的识别和定位是其中的关键环节，能否快速准境光照变化的影响，以期提高不同光照环境下的苹果识[1]确地识别出果实直接影响机器人的实时性和可靠性。果别率及其稳定度。实识别是指将果实从枝叶、土壤、天空等背景中分离出1图
5、像滤波来,即图像分割，同时识别也是定位的基础。相关人员对各种果实的识别进行了研究。徐惠荣、吕强、蔡健荣、本文采取中值滤波去除图像中的噪声干扰，该方法[2-6]朱莉、Hannan等人进行了柑橘的识别研究；蒋焕煜、将给定窗口中的所有像素的颜色矢量C(i,j)取平均值，得[7-8]吕晓莲等人研究了番茄识别技术；李二超、鲍官军、到均值矢量C(,)ij，将窗口中离C(,)ij欧式距离最近的矢[9-12]袁国勇、ZhangLibin等人则进行了黄瓜的识别研究。量作为该窗口中心像素的输出值。其中i,j分别为像素在总体来看基于机
6、器视觉的果实识别可划分为两类方图像坐标系中的横坐标及纵坐标。C(i,j)的定义如下法：一是根据颜色或者灰度特征分割图像、寻找果实；TC(,)[(,),(,),(,)]ij=RijGijBij（1）二是在图像采集时使用滤波片或其它设备获取较为简单式中，R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别为像素(i,j)的RGB分量。的图像，再根据形状特征寻找果实。在对苹果识别的研设原始图像集合C(i,j)的大小为M×N，滤波窗口尺[13]究中，基本都采用第一类方法。如王津京等人提取苹寸为n×n，中值滤波的具体步骤如下。果彩
7、色图像的颜色特征，并使用支持向量机(SVM)方法对1）对每个像素(i,j)，计算该像素的颜色均值矢量[14]苹果果实进行识别。司永胜等人则选择色差R-B作为TC(,)[(,),(,),(,)]ij=RijGijBij，其中R(,)ij、Gij(,)和分类特征。[13,15]B(,)ij的计算方法如下而对采摘机器人视觉相关研究表明，由于室外自⎧in+−/21jn+−/21然环境下光照的多变性，采用颜色特征的果实识别方法2⎪R(,)ij=∑∑Rabn(,)/面临识别准确率低和运行时间长等问题，这将在很大程⎪ainbj
8、n=−/2=−/2⎪in+−/21jn+−/21度上制约自然环境下作业的苹果采摘机器人的实时性和2⎨Gij(,)=∑∑Gabn(,)/（2）⎪ainbjn=−/2=−/2⎪in+−/21jn+−/212收稿日期：2010-9-30修订日期：2010-12-03⎪B(,)ij=∑∑Babn(,)/基金项目：国家863计划资助项目(2008AA100905)；上海市重大技术装
