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外文翻译基于机器视觉的水果的识别和定位.doc

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外文翻译基于机器视觉的水果的识别和定位.doc

基于机器视觉的水果的识别和定位顾辉,陆亚亚,娄吉林,张伟同浙江科技大学,信息工程学院,中国,杭州,310014GHZJUTEDUCN,{OO327,PHONIXLOU,SEASONZWT}163COM摘要本文讨论了低级别的机器视觉水果和蔬菜收获机器人,介绍了在自然场所下的水果和蔬菜的识别和定位,结合彩色模型提出了一种新的分割方法。更重要的是,它为确定脱落点介绍了一种新型的观点,成功的解决了当果实被闭塞时采摘中心点和脱落点的确定。同时,通过几何学技术解决了生长歪斜的果实的切除点的确定。事实证明,在自然场所下,效果良好。关键字机器视觉,水果物体,识别,定位1引言在人类征服自然的这个过程中,人类正面临改造自然和促进社会的能力有限问题。结果,人类一直在寻求机器人代替人完成复杂的任务,而智能机器人是最好的选择。众所周知,视觉是人类探索世界最主要的途径。约百分之八十的信息是通过视野获得的。因此,给予智能机器人视觉功能是非常重要的。在这里,我们可以定义机器视觉如下它能够在输入图像1处理后产生一些描述图片内容。许多领域与机器视觉是有关联。因此,它广泛的应用在各个方面,从医学图像,到遥感图像,从工业检测,到农业区等。我们要讨论的水果和蔬菜采收机器人,是一类具有感知能力,可编程控收获,运输和包装庄稼2,自动机械采收系统。在这个收获过程中,视觉系统的主要问题,是识别并找到水果物体3。在这里,识别的意思是从复杂背景4分割出果实物体。定位,包括两方面内容果实中心的位置和脱落的一点。最近,有不少正在研究关于基于机器视觉的水果和蔬菜收获机器人56。蔡健荣介绍了在自然场所下的机器视觉识别方法。用大津算法,它得到分割阈值自动提取目标7。宫良介绍了基于机器视觉和机器人播种嫁接技术的发明,他们已投入生产8。SLAUGHTERDC在色数码图像9中建立一个用颜色特征经典的橙子模型。在这些研究中,有很多从复杂的自然背景提取水果的方法。但其基本构想是,通过转换颜色模型到另一个比较容易过程中,或者更适合的场合来提取水果对象。但是,仍然有两个问题仍然悬而未决1)当果实生长歪时如何确定脱落点;2)有这么多的水果重叠时候如何确定中心和脱落点的,另一方面,侦测整个边缘是不可能。如果这两个问题依然悬而未决,这意味着收获可能是一个失败的。并且更重要的是,只有约40%的水果和蔬菜在果园10是可见,这意味着约有60%的物体部分遮挡或完全闭塞。一般来说,农业机器人加上适合的风扇,以吹开覆盖水果的树叶。因此,,它可能部分解决果实完全闭塞的问题。所以,在本文中,我们只讨论了果实部分遮挡的问题,在特别是,该案件的两个水果重叠。作为一个整体,我们的问题是讨论的是属于低层次的机器视觉,在机器视觉是关键步骤之一。2本文中使用的方法21概要从上述分析,我们知道,为了将果实从叶片和树枝分离出来,我们应该利用适合某些情况的色彩模式。该三原色颜色模式是常用的,是不适合果园图象。因为在三原色的颜色空间,该三色来不仅代表着色调值,而且代表着亮度。因此,周围的照明也可能增添识别的难度,因此三原色在这个分割过程中是不可靠的。为了利用水果在色调空间的聚类特征,,我们必须分开,色调和亮度信息。通过三原色转换到单独色调和亮度的模型,我们可以实现这一目标。22彩色模型在本文中,我们使用的是三种类型的彩色模型。第一个是液晶显示器(亮度和色差)模型。在这个模型中,有四种颜色属性,其中包括亮度信息Y,红色色差CR,绿色色差CG,蓝色色差CB。变换公式如下在这个实验过程中,我们发现了红色色差在果实中远远高于树叶或树枝,甚至未成熟的果实,如不成熟番茄会稍后就会涉及。因此,我们不得不考虑红色色差CR。第二个模式,我们采用的是规则的RGB。用图表来代表色性能三个部分。变换公式定义如下很明显它满足结合上述两种模式的优势,我们可以在本文中推断出第三颜色模型LHM。从第一彩色模型选择Y和CR,从第二个模式选择R和G,我们可以构建公式如下3分割在自然条件下的果园,非均匀的光照因素使闭塞的叶片和树枝都更难以分离。目前,我们可以将彩色图像分成三类(1)基于阈值的分割;(2)基于边缘检查和成长区域的分割;(3)基于颜色聚类11的分割。31聚类和分类聚类的主要构想是要区分不同对象,其中包括不同类别的物体和同一物体的不同部位12。所有分类算法都是基于一个假设,认为图像问题描绘一种或多种特点,并认为这些特点属于其中几个独特的特点和独特的分类。传统的分类习惯包括两个阶段的过程训练和测试。在最初的训练期,特有道具的典型图像特点是被隔立的,基于这些,一种独特的描述每个分类的方法,即培训,就产生了。在随后的测试阶段,这些特征的空间分割区,是用来区分图像特征。在实验中,我们取样60像素的叶片,树枝,水果等,并分别创立了分类。采用两个特征模式M和N,我们建立判定函数,当A,B和C是任意常数为只要数字,满足条件。在这里,特征图案可能是颜色,形状,大小,或物体的任何性质。根据判定函数或者,我们可以将图像分为两部分,如图132水果的分离在这项研究中,我们采用了基于阈值的分割方法。该阈值是来自判定函数在上述3种图像模型的应用。根据以上段落,我们可以得到三个决策函数第一函数,F1,分离果实部分及叶片部分,第二函数,F2,从树枝部分分离水果部分,以及第三函数F3,从树枝部分分离叶片部分。但是,在实验要求的基础上,我们只是要水果从背景中分割出来,并且叶和树枝部分视为背景。所以,现在还没有必要考虑F3。33分析液晶模型图像显然,果实,树叶及树枝的红色有不同的亮度和色彩。因此,采样60像素的果实,树叶及树枝来比对,从图2(A)中,我们知道水果的平均值,而且树叶和树枝的平均值差距很大,所以这是个适宜使用最低间隔分类。从训练集,我们根据该最小距离分类可以得到决策函数如下

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