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外文翻译基于机器视觉的水果的识别和定位.doc外文翻译基于机器视觉的水果的识别和定位.doc

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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,[email protected],{oo327,phonixlou,seasonzwt}@163.com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[5][6]。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]。SlaughterD.C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
编号:201311171412586494    类型:共享资源    大小:665.50KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-17
  
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