基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　摘要:水果采摘作為水果生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，具有季節(jié)性強(qiáng)和勞動(dòng)密集的特點(diǎn)，所占用的勞動(dòng)力數(shù)量較大且整體自動(dòng)化程度較低。為提高水果采摘效率，設(shè)計(jì)了一種基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)，基于水果的顏色特征、霍夫圓檢測(cè)原理進(jìn)行成熟橘類(lèi)水果的識(shí)別，使用深度攝像頭實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位。以蜜桔為研究對(duì)象，分別在正常光線無(wú)遮擋、正常光線有遮擋以及外部光源補(bǔ)光的情況下開(kāi)展試驗(yàn)研究。試驗(yàn)結(jié)果表明，提出的基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)能夠?yàn)樗R(shí)別與定位技術(shù)提供技術(shù)支撐和可靠數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)水果智能化采摘樣機(jī)的研制奠定基礎(chǔ)。

　　關(guān)鍵詞:水果采摘;視覺(jué);識(shí)別與定位;成熟度;深度攝像頭

　　0引言

　　水果采收作為果園生產(chǎn)全過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，具有季節(jié)性強(qiáng)和勞動(dòng)密集型的特點(diǎn)［1］，所用勞動(dòng)力占整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程所用勞動(dòng)力的35%～45%［2］。目前采摘水果的主要方法是依靠人工攀爬或借助簡(jiǎn)單工具，且水果采摘效率較低。由于人工采摘水果自身所存在的勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率較低等原因，繼而造成水果采摘成本逐漸提高［3］。使用輔助水果采摘設(shè)備能夠有效提高水果采摘的質(zhì)量和效率，降低人工采摘的勞動(dòng)強(qiáng)度，具有良好的經(jīng)濟(jì)效益。水果識(shí)別技術(shù)作為水果輔助采摘設(shè)備的重要技術(shù)之一，其性能對(duì)于提高輔助水果采摘的效率及準(zhǔn)確率具有很大的影響［4］。因此，對(duì)于輔助水果采摘設(shè)備的研制而言，探究水果識(shí)別技術(shù)具有重要意義。

　　1基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)模型

　　基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)模型由圖像采集、圖像處理、目標(biāo)識(shí)別和目標(biāo)定位四個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成，如圖1所示。圖像采集環(huán)節(jié)使用IntelRealSenseD415深度相機(jī)在室內(nèi)正常光線下拍攝橘類(lèi)水果圖像，該圖像中水果數(shù)量隨機(jī)，且存在水果重疊的現(xiàn)象。圖像處理環(huán)節(jié)包括背景移除與成熟度篩選、圖像形態(tài)學(xué)處理兩個(gè)部分，先在RGB顏色空間下實(shí)現(xiàn)背景移除與成熟度篩選，再使用中值濾波和高斯平滑消除圖像噪點(diǎn)和空洞。目標(biāo)識(shí)別環(huán)節(jié)使用霍夫變換識(shí)別目標(biāo)圖像中的橘類(lèi)水果，獲得水果中心的像素坐標(biāo)。目標(biāo)定位環(huán)節(jié)則根據(jù)目標(biāo)識(shí)別得到的像素坐標(biāo)及相機(jī)參數(shù)，計(jì)算得到目標(biāo)相對(duì)于相機(jī)的空間坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)水果的識(shí)別與定位。

　　2系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　2．1橘類(lèi)水果顏色分析

　　使用顏色特征對(duì)橘類(lèi)水果進(jìn)行識(shí)別時(shí)，需要對(duì)橘類(lèi)水果及枝葉在圖像中的R(紅色)、G(綠色)、B(藍(lán)色)顏色分量進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)成熟橘類(lèi)水果與背景區(qū)分的目的。由圖2和圖3分析可知，成熟橘類(lèi)水果與未成熟橘類(lèi)水果及枝葉在R－G分量和R－B分量上有明顯區(qū)分，成熟水果的R－G分量和R－B分量主要分布在坐標(biāo)軸對(duì)角線的下方，具有明顯的顏色特征;由圖4可知，成熟橘類(lèi)水果的G－B分量主要分布在枝葉和未成熟水果之間，與樹(shù)枝及未成熟水果有一定的區(qū)別?；谝陨戏治隹芍?，在RGB顏色空間中，成熟橘類(lèi)水果顏色特征與未成熟水果及樹(shù)枝的顏色特征有較大區(qū)別，根據(jù)顏色差異能夠有效地將成熟橘類(lèi)水果從圖像中提取出來(lái)。

　　2．2圖像處理

　　攝像頭采集到的圖像經(jīng)過(guò)顏色篩選后，將顏色特征符合成熟橘類(lèi)水果的像素點(diǎn)保留下來(lái)。受光線和顏色篩選范圍的影響，篩選后獲得的橘類(lèi)水果的邊緣毛刺較多，且圖像中存在較多噪點(diǎn)，因此，需要對(duì)該圖像進(jìn)行處理，以便提高后續(xù)目標(biāo)識(shí)別的精確性。使用中值濾波和高斯平滑對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波處理，處理前后的圖像如圖5所示。

　　3試驗(yàn)研究

　　3．1試驗(yàn)平臺(tái)

　　對(duì)橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別效果及識(shí)別準(zhǔn)確率進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)在室內(nèi)正常光線下對(duì)枝葉上的蜜桔進(jìn)行識(shí)別，深度攝像頭安裝于水果采摘試驗(yàn)平臺(tái)的相機(jī)支架上。硬件環(huán)境:IntelRealSenseD415深度攝像頭，CPU2．3GHz，內(nèi)存16GB，水果采摘試驗(yàn)平臺(tái);軟件環(huán)境:IntelRealSenseSDK2．0，VisualStudio2015，OpenCV3．3．1。部分實(shí)驗(yàn)圖片如圖6所示。

　　3．2試驗(yàn)方案及結(jié)果

　　基于上述試驗(yàn)平臺(tái)，分別在蜜桔有枝葉遮擋和無(wú)枝葉遮擋兩種條件下進(jìn)行試驗(yàn)研究，并在有枝葉遮擋的條件下增加有外部光源補(bǔ)光的試驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)上述3種情況下正確識(shí)別到的蜜桔數(shù)量和平均識(shí)別時(shí)間，試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

　　4結(jié)論

　　設(shè)計(jì)的基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)，根據(jù)成34熟橘類(lèi)水果在RGB顏色空間中的顏色特征，實(shí)現(xiàn)了水果成熟度的判別;基于霍夫圓檢測(cè)原理進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，獲得目標(biāo)中心點(diǎn)的像素坐標(biāo);使用深度攝像頭，獲得目標(biāo)中心點(diǎn)與相機(jī)的相對(duì)坐標(biāo)。以蜜桔為研究對(duì)象開(kāi)展試驗(yàn)研究，在正常光線無(wú)遮擋情況下具有良好的識(shí)別率;在正常光線、有枝葉遮擋時(shí)識(shí)別率存在一定程度的降低，且在外部光源補(bǔ)光后識(shí)別率有明顯提升，識(shí)別與定位的速度快，能夠滿足實(shí)時(shí)處理的要求，適應(yīng)性好。試驗(yàn)結(jié)果表明，提出的基于視覺(jué)的橘類(lèi)水果識(shí)別系統(tǒng)能夠?yàn)樗R(shí)別與定位技術(shù)提供技術(shù)支撐和可靠數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)水果智能化采摘樣機(jī)的研制奠定基礎(chǔ)。

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　　顏申a，c，宋文浩b，陳光b，顏兵兵b，*

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