夜间低照度条件下苹果采摘机器人的图像识别
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.
苹果采摘机器人 图像识别 色彩空间 夜间低照度环境
刘晓洋 赵德安 陈玉 贾伟宽
江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013
国内会议
大连
中文
525-528
2015-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）