重叠与遮挡下苹果识别与定位方法的研究
发布时间：2021-10-01 07:13
在非结构化的果园生态环境中,苹果的生长环境非常复杂,果实往往互相重叠或果实被树叶遮挡,导致苹果采摘机器人不能快速以及准确地识别和定位目标苹果,严重影响苹果采摘机器人的采摘效率。为了解决的这一个问题。本文针对苹果重叠和遮挡等问题,提出一种新的方法。主要研究内容和结论如下:本文具体介绍了K-means算法、OUST阈值分割、色差法三种分割算法,并且对三种算法进行了对比分析。经过实验得出,K-means分割算法的平均相似度为96.34%;平均分割误差为2.35%;平均运行时间为0.78s。除了运行时间,K-means算法的分割性能要高于其他两种算法,且该算法的运行时间不超过1秒,因此表明该算法能够较为稳定、快速,准确的将苹果图像中的目标提取出来,因此选择K-means分割算法对苹果图像进行分割。提出一种基于图论分割算法Nuct与三次样条插值算法结合使用的方法对重叠苹果进行识别与定位。该方法的步骤为:第一步,对K-means分割算法分割及预处理后的恢复彩色的图像使用图论分割算法Nuct进行2次分割,提取两个苹果的轮廓,第二步,使用边缘曲率提取出果实没有被遮挡的完整轮廓和被遮挡部分轮廓,最后,使...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线图
2自然环境下苹果分割算法对比及效果测试92自然环境下苹果分割算法对比及效果测试苹果图像一般分为要识别的苹果目标和一些不需要识别的背景（天空、树枝叶、土地），因此需要对苹果图像进行分割处理以提取苹果目标。选用什么方法分割苹果图像直接决定了苹果识别和定位的准确率，而目前常用的图像分割方法有图论分割、阈值分割、区域分割、聚类分割，为了更好的对苹果图像进行分割，提高苹果识别效果，本章将介绍并对比3种分割效果不错的分割方法，并从中选取最适合方法进行后续实验。2.1分割方法的介绍及分割结果2.1.1色差法色差法分割算法是利用在不同的颜色空间中苹果和背景的差异为基础的分割算法[48]，所以选择最佳的颜色空间能使苹果和背景的差异最大化，从而更好的分割苹果图像。当前用于苹果图像分割有HSV，RGB，Lab等颜色空间[45]。如图2.1、2.2、2.3所示。图2.1RGB颜色空间模型Fig2.1RGBColorModelSpace图2.2HVS颜色模型空间Fig2.2HVSColorModelSpace
2自然环境下苹果分割算法对比及效果测试92自然环境下苹果分割算法对比及效果测试苹果图像一般分为要识别的苹果目标和一些不需要识别的背景（天空、树枝叶、土地），因此需要对苹果图像进行分割处理以提取苹果目标。选用什么方法分割苹果图像直接决定了苹果识别和定位的准确率，而目前常用的图像分割方法有图论分割、阈值分割、区域分割、聚类分割，为了更好的对苹果图像进行分割，提高苹果识别效果，本章将介绍并对比3种分割效果不错的分割方法，并从中选取最适合方法进行后续实验。2.1分割方法的介绍及分割结果2.1.1色差法色差法分割算法是利用在不同的颜色空间中苹果和背景的差异为基础的分割算法[48]，所以选择最佳的颜色空间能使苹果和背景的差异最大化，从而更好的分割苹果图像。当前用于苹果图像分割有HSV，RGB，Lab等颜色空间[45]。如图2.1、2.2、2.3所示。图2.1RGB颜色空间模型Fig2.1RGBColorModelSpace图2.2HVS颜色模型空间Fig2.2HVSColorModelSpace
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于科技情报Hadoop平台的系统研究[J]. 李时玉,孙沫卿,郭建伟. 物联网技术. 2018(01)
[2]基于单目视觉与超声检测的振荡果实采摘识别与定位[J]. 李国利,姬长英,顾宝兴. 农业机械学报. 2015(11)
[3]基于Lab和YUV颜色空间的农田图像分割方法[J]. 刘琼,史诺. 国外电子测量技术. 2015(04)
[4]苹果幼果图像的分割与识别算法研究[J]. 李卓,杨子敬,郝建唯,高宏伟. 沈阳理工大学学报. 2015(01)
[5]基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法[J]. 宋怀波,屈卫锋,王丹丹,余秀丽,何东健. 农业工程学报. 2014(24)
[6]基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法[J]. 罗陆锋,邹湘军,杨洲,李国琴,宋西平,张丛. 农业机械学报. 2015(03)
[7]基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取[J]. 崔永杰,苏帅,王霞霞,田玉凤,李平平,张发年. 农业机械学报. 2013(05)
[8]苹果采摘机器人激光视觉系统的构建[J]. 冯娟,刘刚,司永胜,王圣伟,周薇. 农业工程学报. 2013(S1)
[9]基于激光扫描三维图像的树上苹果识别算法[J]. 冯娟,刘刚,司永胜,王圣伟,任雯,周薇. 农业机械学报. 2013(04)
[10]苹果图像的背景分割与目标提取[J]. 王福杰,饶秀勤,应义斌. 农业机械学报. 2013(01)
博士论文
[1]智能移动式水果采摘机器人系统的研究[D]. 顾宝兴.南京农业大学 2012
硕士论文
[1]自然环境中基于双目视觉的苹果识别与定位研究[D]. 胡浩波.燕山大学 2017
[2]基于FPGA的图像传感器设计与边缘检测[D]. 徐紫洋.华南理工大学 2017
[3]基于机器视觉的无人值守变电所绝缘子故障检测系统研究[D]. 刘胤欣.石家庄铁道大学 2015
[4]基于图像处理的电离层垂测频高图参数提取方法的研究[D]. 徐高峰.中国海洋大学 2014
[5]基于FCM算法的图像分割技术研究[D]. 赵雁.哈尔滨工业大学 2012
[6]基于小波变换的交通图像预处理与特征提取[D]. 张丽.河北大学 2007
本文编号：3417398
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线图
2自然环境下苹果分割算法对比及效果测试92自然环境下苹果分割算法对比及效果测试苹果图像一般分为要识别的苹果目标和一些不需要识别的背景（天空、树枝叶、土地），因此需要对苹果图像进行分割处理以提取苹果目标。选用什么方法分割苹果图像直接决定了苹果识别和定位的准确率，而目前常用的图像分割方法有图论分割、阈值分割、区域分割、聚类分割，为了更好的对苹果图像进行分割，提高苹果识别效果，本章将介绍并对比3种分割效果不错的分割方法，并从中选取最适合方法进行后续实验。2.1分割方法的介绍及分割结果2.1.1色差法色差法分割算法是利用在不同的颜色空间中苹果和背景的差异为基础的分割算法[48]，所以选择最佳的颜色空间能使苹果和背景的差异最大化，从而更好的分割苹果图像。当前用于苹果图像分割有HSV，RGB，Lab等颜色空间[45]。如图2.1、2.2、2.3所示。图2.1RGB颜色空间模型Fig2.1RGBColorModelSpace图2.2HVS颜色模型空间Fig2.2HVSColorModelSpace
2自然环境下苹果分割算法对比及效果测试92自然环境下苹果分割算法对比及效果测试苹果图像一般分为要识别的苹果目标和一些不需要识别的背景（天空、树枝叶、土地），因此需要对苹果图像进行分割处理以提取苹果目标。选用什么方法分割苹果图像直接决定了苹果识别和定位的准确率，而目前常用的图像分割方法有图论分割、阈值分割、区域分割、聚类分割，为了更好的对苹果图像进行分割，提高苹果识别效果，本章将介绍并对比3种分割效果不错的分割方法，并从中选取最适合方法进行后续实验。2.1分割方法的介绍及分割结果2.1.1色差法色差法分割算法是利用在不同的颜色空间中苹果和背景的差异为基础的分割算法[48]，所以选择最佳的颜色空间能使苹果和背景的差异最大化，从而更好的分割苹果图像。当前用于苹果图像分割有HSV，RGB，Lab等颜色空间[45]。如图2.1、2.2、2.3所示。图2.1RGB颜色空间模型Fig2.1RGBColorModelSpace图2.2HVS颜色模型空间Fig2.2HVSColorModelSpace
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于科技情报Hadoop平台的系统研究[J]. 李时玉,孙沫卿,郭建伟. 物联网技术. 2018(01)
[2]基于单目视觉与超声检测的振荡果实采摘识别与定位[J]. 李国利,姬长英,顾宝兴. 农业机械学报. 2015(11)
[3]基于Lab和YUV颜色空间的农田图像分割方法[J]. 刘琼,史诺. 国外电子测量技术. 2015(04)
[4]苹果幼果图像的分割与识别算法研究[J]. 李卓,杨子敬,郝建唯,高宏伟. 沈阳理工大学学报. 2015(01)
[5]基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法[J]. 宋怀波,屈卫锋,王丹丹,余秀丽,何东健. 农业工程学报. 2014(24)
[6]基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法[J]. 罗陆锋,邹湘军,杨洲,李国琴,宋西平,张丛. 农业机械学报. 2015(03)
[7]基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取[J]. 崔永杰,苏帅,王霞霞,田玉凤,李平平,张发年. 农业机械学报. 2013(05)
[8]苹果采摘机器人激光视觉系统的构建[J]. 冯娟,刘刚,司永胜,王圣伟,周薇. 农业工程学报. 2013(S1)
[9]基于激光扫描三维图像的树上苹果识别算法[J]. 冯娟,刘刚,司永胜,王圣伟,任雯,周薇. 农业机械学报. 2013(04)
[10]苹果图像的背景分割与目标提取[J]. 王福杰,饶秀勤,应义斌. 农业机械学报. 2013(01)
博士论文
[1]智能移动式水果采摘机器人系统的研究[D]. 顾宝兴.南京农业大学 2012
硕士论文
[1]自然环境中基于双目视觉的苹果识别与定位研究[D]. 胡浩波.燕山大学 2017
[2]基于FPGA的图像传感器设计与边缘检测[D]. 徐紫洋.华南理工大学 2017
[3]基于机器视觉的无人值守变电所绝缘子故障检测系统研究[D]. 刘胤欣.石家庄铁道大学 2015
[4]基于图像处理的电离层垂测频高图参数提取方法的研究[D]. 徐高峰.中国海洋大学 2014
[5]基于FCM算法的图像分割技术研究[D]. 赵雁.哈尔滨工业大学 2012
[6]基于小波变换的交通图像预处理与特征提取[D]. 张丽.河北大学 2007
本文编号：3417398
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