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申请/专利权人：华南农业大学

摘要：本发明公开了一种用于采摘机器人的沙田柚图像识别方法，包括以下步骤：分别对未成熟沙田柚用色差分量R4+3G4‑B，成熟沙田柚用色差分量2R‑G‑B将沙田柚图像灰度化；利用阈值分割法将灰度图二值化；对二值图像再进行形态学运算，处理图像噪声；进行连通区域标记，采用种子填充法标记区域，去除区域像素点数小于的区域，再采用种子填充法第二次划分区域；使用扫描线填充法进行区域填充；获取离散的边缘点，再将离散点按顺序整合成点链，进行边缘提取；根据基于边缘点估测优化算法分别得到沙田柚身体圆和头部圆形状，获得沙田柚的整体轮廓信息，进行图像拟合，获得最终沙田柚识别标记。本发明的沙田柚图像识别方法的检测精度更高，可高效识别沙田柚的位置和状态。

主权项：1.一种用于采摘机器人的沙田柚图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1、获取沙田柚的原始图像后，利用颜色直方图，对成熟和未成熟的沙田柚采用不同色差公式进行图像灰度化，得到灰度图；其中，所述的对成熟的沙田柚和未成熟的沙田柚采用不同色差公式进行图像灰度化，包括以下步骤：1-1、对原始图像采用颜色直方图，展示不同色彩在整幅图像中所占的比例；1-2、对颜色直方图进行分析，寻找有明显双峰的灰度图，利用公式gray＝2R-G-B，其中，gray指灰度值，R、G、B分别是指三原色中的红色、绿色和蓝色；将红色分量多的成熟的沙田柚与背景区分开；利用公式gray＝0.25R+0.75G-B将红色分量少的且混合有大量绿色分量的未成熟的沙田柚与背景区分开；2、利用阈值分割法将灰度图二值化，得到二值图像；3、对二值图像进行形态学运算，处理图像噪声；4、对处理图像噪声后的图像进行连通区域标记，计算像素值大于等于图像总像素除以8的区域数量n，以及初次统计的目标区域总像素数N；采用种子填充法标记区域，再去除区域像素点数小于的区域；最后采用种子填充法进行第二次划分区域；5、使用种子填充法对划分区域后的图像进行区域填充，接着使用扫描线填充法进行区域填充；其中，用扫描线填充法对区域进行再次填充的步骤为：5-1、使用水平扫描线和垂直扫描线进行种子填充，其中，所述的水平扫描线填充步骤为：扫描图像的每一行，获得区域在该行的最左点和最右点；将最左点和最右点之间的所有点标记为该区域；所述的垂直扫描线填充步骤为：扫描图像的每一列，获得最高点和最低点；将最高点和最低点之间的所有点标记为该区域；5-2、当沙田柚的头部侧边与水平线的夹角大于63°，利用斜扫描线填充，包括以下步骤：从图像顶端检测斜率角为63°和117°的斜线是否与图像相交且存在两个相交点，若是存在，求出这两个相交点，将两个相交点之间的所有点全部标记为区域点；6、对区域填充后的图像进行边缘提取，获取离散的边缘点，再将离散的边缘点按顺序整合成点链，再进行边缘提取；7、根据基于边缘点估测优化算法分别得到沙田柚的身体圆形状轮廓信息和头部圆形状轮廓信息，然后整合获得沙田柚的整个轮廓信息，再进行图像拟合，获得最终沙田柚识别标记。

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