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第37卷第10期 中国农机化学报 V01．37No．10 2016年10月 ofChinese Mechanization 0ct． 2016 Journal Agricultural 自然场景下花椒果实的识别* 万芳新，白明昌，贺志洋，黄晓鹏 (甘肃农业大学工学院，兰州市，730070) 摘要：提出一种自然场景下应用于花椒采摘机器人视觉系统的果实识别算法。该方法采用红色和绿色图像差异(R—G) 来进行图像分割，使用优化腐蚀滤除噪点和隔离带法除去非目标花椒串果实，再求取花椒果实串的形心和半径。试验结 果表明，该算法能有效的识别花椒果实，确定果实串的中心位置误差为lOmm，识别半径误差与花椒果实串最小半径比 0．05。 关键词：花椒；自然场景；果实识别 中图分类号：s817．12文献标识码：A 文章编号：2095—5553(2016)10-0115-05 万芳新，白明昌，贺志洋，黄晓鹏．自然场景下花椒果实的识别l-J3．中国农机化学报，2016，37(10)：115～119 underthenatural Wan ofChinese ash Fangxin，BaiMingchang，HeZhiyang，HuangXiaopeng．Identificationprickly ofChinese Mechanization，2016，37(10)：115～119 scenes[J]．JournalAgricultural 实水果被正确检出[7]。杨振宇开发了基于机器视觉和 0 引言 SVM的花椒外观品质检测软件系统，可以达到对椒 随着信息化时代的到来，设施农业、精确农业越来 越受到人们的重视[1。4]。采摘机器人的应用成为果蔬 收获发展的趋势。果蔬采摘机器人在作业中，首先通 通过红外激光测距仪测量目标的深度图像和反射图 过视觉系统对成熟果实进行识别和定位，再将果实的 像，整合这两种图像，计算目标的空间位置、半径等参 坐标信息传输到驱动装置，驱动机械臂运动，使得机械 臂末端搭载的末端执行器接近目标位置，然后将果实 等采用机器视觉系统和激光距离传感器结合的方式识 采摘、存放。其中图像识别是果蔬采摘机器人视觉系 别定位水果，田间试验结果显示末端执行器能够在 统的关键技术。由于自然条件下机器人采集的图像复 7．1s的时间内采摘单果，采摘成功率达到90％[1…。 杂，既包括成熟果实，也包括未成熟果实、天空、枝叶 目前花椒果实的机械化收获仍然是花椒产业化生 等，还存在目标物被遮挡等情况，所以研究高效果蔬的 识别方法具有重要意义。 动识别花椒果实的采摘机器人具有重要意义。这其中 目前很多专家学者在林果果实图像识别方面已研 首先要解决的问题就是对树上成熟花椒的识别和定 究出了很多成果。郭峰利用基于OHTA颜色空间的位。由于花椒果实与其它林果相比，果实较小、成串生 图像分割方法实现了对草莓的识别，并判断草莓的成 长，所以识别有异于其他果实较大的林果。本文以花 熟度实现了果实的选择性采摘[5]。姜莉研究了自然光 椒果实串为单位进行识别，快速计算其圆心、半径。该 照条件下成熟石榴的识别，利用区域面积并结合形态 研究可为花椒采摘机器人提供果实坐标信息，然后由 学特征去除噪音实现区域分割，最后利用优化后的霍 气吸式或梳刷式末端执行器

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