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变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术-农业机械学报
2014年 4月 农 业 机 械 学 报 第 45卷 第 4期
doi:10.6041/j.issn.10001298.2014.04.012
变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术
1,2 1
卢 军 桑 农
(1.华中科技大学多谱信息处理技术国防科技重点实验室,武汉 430074;2.华中农业大学理学院,武汉 430070)
摘要:遮挡是自然场景中普遍存在的问题,为在变化光照条件下正确检测出自然环境中的树上成熟水果目标,从而
为全天候的机械采摘提供运动参数,研究了基于彩色信息和目标轮廓整合的树上遮挡柑橘检测方法。在对自然光
照条件下的可见光彩色图像进行颜色特征分析的基础上,建立了利用R-B色差图融合归一化 RGB颜色空间的方
法,对树上水果目标区域进行了初分割。然后提取 R-B色差图的主边缘构造边缘片段集,根据边缘片段长度、弯
曲程度以及凹凸性来选择有效边缘片段集,对每个有效边缘片段进行拟合,最后根据水果形状知识选择出有效拟
合目标椭圆。根据对不同光照条件和遮挡程度的场景处理的结果表明,所提算法能有效恢复出树上存在遮挡的水
果目标,最后遮挡轮廓恢复结果的相对误差为534%。
关键词:成熟柑橘 变化光照 检测 遮挡轮廓恢复
中图分类号:TP39141 文献标识码:A 文章编号:10001298(2014)04007606
率会显著下降,虚警率会迅速上升。
引言
遮挡的存在是目前树上水果检测的另一个重大
水果种植业的迅速发展提升了果园机械的市场 挑战。自遮挡和互遮挡会使水果目标的某些区域产
需求,采摘作业所用劳动力占整个生产过程所用劳 生阴影,阴影的存在大大降低了颜色特征的有效性;
动力的1/3以上,利用采摘机器人进行采摘不仅可 另外遮挡会导致球形水果成像后的外轮廓并不是较
以提高效率,而且降低了损伤率、节省了人工成本、 为完整的圆,有时甚至造成同一个水果目标被树干
提高了果农的经济效益。任何一种水果采摘机器人 或树叶分为几个部分的情况。
的正常工作均依赖于对作业对象的正确识别,国外 本文首先使用R-B色差信息提取显著目标区
在此领域已进行了大量研究[1-5],国内在2005年以 域的边缘,通过边缘分割和标记构造边缘片段集,利
后已开展较多关于树上柑橘识别的研究[6-10]。可 用色差信息和归一化 RGB颜色空间融合后的初分
见,现有对于树上成熟柑橘的检测工作大多依赖于 割结果遴选有效边缘片段集,最终采用椭圆拟合算
颜色特征,这些方法遇到的最大挑战来自两个方面: 法恢复被遮挡的成熟树上柑橘目标轮廓。
一是自然环境下光照条件的变化问题;二是自然场
1 实验系统与图像采集
景中遮挡现象的普遍存在。
自然环境下光照条件的变化对于树上水果的检 实验时间为2012年 11~12月,实验对象是处
测是一个很大的挑战。在自然光照强烈时(如晴朗 于收获期的柑橘,地点为华中农业大学脱毒中心柑
的中午),由于柑橘表面油细胞和树叶表面角质层 橘果园,选择了不同天气条件和一天中不同的时间,
的存在,使得它们对强光产生漫反射的同时还产生 以获得在不同光照条件下的树上柑橘场景图像。所
了镜面反射,镜面反射的存在使得该区域呈现较强 使用的相机型号为 CanonEOS7D,配备 EF S18
的白色,丢失了漫反射时所应有的颜色信息。在自 135/35 56IS镜头,图像分辨率为5184像素 ×
然光照很弱时(如早晨、傍晚或阴
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