夜间低照度条件下苹果采摘机器人的图像识别

• 作者: 刘晓洋 贾伟宽 赵德安 陈玉
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 图像识别 色彩空间 苹果采摘 最小二乘拟合 三维空间 阈值分割
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人应用
• 页码范围: 525-528
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.2|S24
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1125

摘要

为提高苹果采摘机器人的环境适应能力，使其能够在夜间低照度人工光源条件下识别图像进行采摘，综合所采集图像的全部色彩信息和苹果表面像素点在 RGB 色彩空间中的聚集特性，在三维空间中首先用最小二乘拟合法对苹果表面典型样点进行空间直线拟合，再依据样点到直线距离的均值和标准差建立阈值分割模型，初步识别夜间的图像。针对夜间图像中存在的阴影问题，采用相同的方法并结合阴影区域像素的二维位置信息对图像进行修正，实现图像识别的精确性和完整性。在光照范围内，不考虑过度遮挡，识别率可达90％以上，提高了夜间识别的精度和工作效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵德安	江苏大学电气信息工程学院	235	2986	30.0	43.0
2	陈玉	江苏大学电气信息工程学院	20	317	10.0	17.0
3	贾伟宽	江苏大学电气信息工程学院	10	231	8.0	10.0
4	刘晓洋	江苏大学电气信息工程学院	18	198	7.0	14.0