CN115147638B 一种基于机器视觉的车厘子采摘分类方法及装置 （杭州电子科技大学）_第1页
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CN115147638B 一种基于机器视觉的车厘子采摘分类方法及装置 （杭州电子科技大学）_第3页
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一种基于机器视觉的车厘子采摘分类方法本发明公开了一种基于机器视觉的车厘子厘子进行分类；还公开了一种采摘分类装置包视觉的采摘分类方法，能够提高车厘子采摘效2采用颜色因子对原始图像进行灰度提取得到将原始图像转化成HIS模型图像并进行基于色调H的分割结合原始灰度图像和掩模图像排除果实区域后得到果柄及采用Otsu算法对所述灰度图进行二值化处理，得到果柄与果实的连接点对连接点位置和生长点位置进行加权计算得到3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车厘子采摘分类方法，其特征在于，对S24中的二值化图像采用轮廓跟踪算法得到果柄与枝干轮廓；二值化图像与掩模图像重合SAi和SBj分别为圆ai和圆bj包含的像素点数量，圆ai和5.一种基于机器视觉的车厘子采摘分类装置，适用于如权利要求1-4任一项所述的方分类传输模块，用于对采摘下来的车厘子进行图像采集并计算车厘子的尺寸进行分345[0011]本发明中首先拍摄挂在枝头的车厘子图像，该图像包括车厘征来确定采摘点对车厘子进行采摘；对于采摘下来的车厘子进行图像采集得到分类用图[0015]S23、结合原始灰度图像和掩模图像排除果实区域后得到果柄及其附近区域的灰H的分割后可以得到更理想和准确的车厘子果实区域分割；原始灰度图像进过掩模图像处6[0023]SAi和SBj分别为圆ai和圆bj包含的像素点数量，圆ai和圆bj分别为以点Ai和点Bj为B1面积与整个圆的面积存在比例α,当圆心处在果柄区域的轮7[0040]本发明具有如下有益效果：针对车厘子属于小型类球形水果且带有长果柄的特[0054]S23、结合原始灰度图像和掩模图像排除果实区域后得到果柄及其附近区域的灰8[0066]SAi和SBj分别为圆ai和圆bj包含的像素点数量，圆ai和圆bj分别为以点Ai和点Bj为B1[0067]本发明中首先拍摄挂在枝头的车厘子图像，该图像包括车厘H的分割后可以得到更理想和准确的车厘子果实区域分割；原始灰度图像经过掩模图像处9面积与整个圆的面积存在比例α,当圆心处在果柄区域的轮集模块上三个连接臂上的测距定位装置对需要采摘的车厘子进行初始定位，确定车厘子、先通过颜色因子提取原始图像的灰度得到原始灰度图像。拍摄得到的原始图像为彩色的子区域和背景区域的分量值交集最少的颜色因子作为本实施例中进行灰度提取的颜色因[0083]因此将原始灰度图像经过掩模图像处理后得到如图5所示的果柄及其附近区域的选取两点的连线的中点C1作为果柄与果实的当在果柄轮廓区域移动时，圆ai包括了果柄所在区域的白色部分和背景区域的黑色部分，由车厘子果柄的形状特点可以知道在圆ai中白色部分占据整个圆的比例是小于一设定阈以根据需求选择保留较长的果柄或者较短的果柄进行采摘，下面以a和b都为0.5时进行说意一个交点或者两交点的中点作为新的采摘点进行车厘度图。然后对分类用灰度图进行边缘检测算子计算，边缘检测算子包括Robert算子、过支路分类单元传输到该分类对应的储存位置

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