«上一篇/Previous Article|本期目录/Table of Contents|下一篇/Next Article»

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第46卷

期数:

2018年08期

页码:

209-211

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2018-04-20

文章信息/Info

Title:

Detection and extraction of tomato fruit string based on Matlab

作者:

金超杞¹;  梁喜凤¹;  章艳¹;  陈晖²

1.中国计量大学机电工程学院，浙江杭州 310018； 2.浙江省农业机械研究院，浙江杭州 310018

Author(s):

Jin Chaoqi; et al

关键词:

番茄果实串; Otsu; Canny边缘检测; 形心坐标

Keywords:

-

分类号:

TP391.4

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

以自然环境下的番茄果实串作为研究对象。通过果实的颜色特征选择RGB模型，分别提取出R、G、B各颜色分量的灰度图，确定多组图像中番茄串目标区域的各颜色分量均值。通过分析确定用R-G色差分量进行大津法(Otsu)阈值分割，然后利用形态学闭运算处理果实串的二值图。利用初步处理后的图像进行颜色反转求最大连通域，再重新将颜色反转得到完整的果实串连通区域，并结合Canny边缘检测算子实现番茄果实串边缘轮廓的提取，轮廓上的极值坐标作为外接矩形边框。计算轮廓区域内各像素点坐标之和除以轮廓内总像素数得到果实串的形心坐标。试验表明，该方法对番茄果实串有较好的处理能力，具有通用性。

Abstract:

-

参考文献/References:

［1］袁国勇. 农业收获机器人的技术特点及发展现状［J/OL］. ［2015-05-08］. 中国科技论文在线，http：//www.paper.edu.cn/html/releasepaper/2005/10/142/.
［2］郭峰，曹其新，崔永杰，等. 用于草莓收获机器人的果实定位和果柄检测方法［J］. 农业工程学报，2008，24(10)：89-94.
［3］Kondo N，Monta M，Fujiura T. Fruit harvesting robots in Japan［J］. Advances in Space Research，1996，18(1/2)：181-184.
［4］Monta M，Kondo N，Shibano Y. Agricultural robot in grape production system［C］// IEEE International Conference on Robotics and Automation，1995. Proceedings. IEEE，2002：2504-2509 vol.3.
［5］Kondo N. Fruit grading robot［C］// Proceedings 2003 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2003)，2003：1366-1371.
［6］林伟明，胡云堂. 基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法［J］. 农业机械学报，2012，43(12)：176-180.
［7］付鹏. 基于机器视觉的苹果检测与识别关键技术研究［D］. 杨凌：西北农林科技大学，2012.
［8］杨璟，朱雷. 基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法［J］. 计算机与现代化，2010(8)：147-149，171.
［9］张铁中，林宝龙，高锐. 水果采摘机器人视觉系统的目标提取［J］. 中国农业大学学报，2004，9(2)：68-72.
［10］戚利勇. 黄瓜采摘机器人视觉关键技术及系统研究［D］. 杭州：浙江工业大学，2011.
［11］沈甜. 苹果采摘机器人重叠果实快速动态识别及定位研究［D］. 镇江：江苏大学，2016.
［12］刘健庄，栗文青. 灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法［J］. 自动化学报，1993，28(1)：101-105.
［13］付忠良. 图像阈值选取方法——Otsu方法的推广［J］. 计算机应用，2000，20(5)：37-39.
［14］陈果，左洪福. 图像的自适应模糊阈值分割法［J］. 自动化学报，2003，29(5)：791-796.
［15］刘长林，张铁中，杨丽. 茄子收获机器人视觉系统图像识别方法［J］. 农业机械学报，2008，39(11)：216-219.
［16］熊俊涛. 复杂环境下荔枝采摘机械手的视觉定位研究［D］. 广州：华南农业大学，2012.
［17］陈辰，黄晁，张从连，等. 一种交通灯识别方法：CN104574960A［P］. 2015-04-29.
［18］任结. 基于立体视觉的手势跟踪识别及人机交互应用［D］. 南京：南京大学，2013.
［19］王佐成，刘晓冬，薛丽霞. Canny算子边缘检测的一种改进方法［J］. 计算机工程与应用，2010，46(34)：202-204，248.
［20］李华强，喻擎苍，方玫. Canny算子中Otsu阈值分割法的运用［J］. 计算机工程与设计，2008，29(9)：2297-2299.
［21］丁亚兰. 基于机器视觉的猕猴桃果实识别与定位关键技术研究［D］. 杨凌：西北农林科技大学，2009.
［22］崔永杰，苏帅，王霞霞，等. 基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取［J］. 农业机械学报，2013，44(5)：247-252.

相似文献/References:

[1]曹鹏,梁其椿,李淑敏.基于Otsu算法的太湖蓝藻水华与水生植被遥感同步监测方法[J].江苏农业科学,2019,47(14):288.
　Cao Peng,et al.A novel remote sensing simultaneous monitoring method for cyanobacteria blooms and aquatic vegetation in Taihu Lake based on Otsu algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(08):288.

备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2016-11-28
基金项目：国家自然科学基金(编号：51505454)；浙江省重点研发计划(编号：2015C02003)。
作者简介：金超杞(1992—)，男，浙江台州人，硕士研究生，主要从事农业自动收获研究。E-mail：751586747@qq.com。
通信作者：梁喜凤，副教授，主要从事农业机器人研究。E-mail：lxfcjlu@163.com。

常用功能

更新日期/Last Update: 2018-04-20