文献类型：期刊文章

作　　者：刘平[1] 朱衍俊[1] 张同勋[1] 侯加林[1]

Liu Ping;Zhu Yanjun;Zhang Tongxun;Hou Jialin(College of Mechanical and Electronic Engineering,Shandong Agricultural University,Shandong Key Laboratory of Horticultural Machinery and Equipment,Intelligent Agricultural Machinery and Equipment Laboratory,Taian 271018,China)

机构地区：[1]山东农业大学机械与电子工程学院,山东省园艺机械与装备重点实验室,智能化农业机械与装备实验室,泰安271018

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(31700644);山东省农机装备研发创新计划项目(2018YF044);山东省重点研发计划项目(2017GNC12105)。

年　　份：2020

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：161-169

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EBSCO、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。

关 键 词：图像处理 模型  自然环境 贴叠葡萄串  轮廓  拐点  斜率分析  

分 类 号：TP391.41]