本發(fā)明屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域，特別涉及蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

從20世紀(jì)60年代，美國人Schertz和Brown提出采用機(jī)器人采摘果實(shí)之后，各種果蔬采摘機(jī)器人技術(shù)得到廣泛研究，但早期樣機(jī)的果蔬采摘速度都比較低，其中采摘一個(gè)蘋果的時(shí)間為數(shù)十秒。2008年，Baeten等開發(fā)的蘋果采摘機(jī)器人AFPM，對直徑在6～11cm的蘋果平均采摘時(shí)間為9秒。國內(nèi)果蔬采摘機(jī)器人研究起步較晚，部分高校及科研院所對各種果蔬采摘機(jī)器人相繼開展了研究，并取得了初步成果且開發(fā)了一些樣機(jī)，其中2009年中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院與江蘇大學(xué)聯(lián)合研制的蘋果采摘機(jī)器人在實(shí)驗(yàn)室條件下的單果采摘時(shí)間為15秒，基本上反映了目前國內(nèi)蘋果采摘機(jī)器人采摘速度的技術(shù)水平，但相比于人工采摘速度還存在較大的差距，還需進(jìn)一步減少采摘過程處理時(shí)間。聯(lián)合研制的蘋果采摘機(jī)器人在目標(biāo)果實(shí)質(zhì)心逐步逼近圖像中心的過程中，需多次采集圖像跟蹤識(shí)別。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提出一種蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法，該方法可提高蘋果采摘機(jī)器人的采摘速度，縮小與人工采摘速度的差距，實(shí)用性強(qiáng)。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是：

一種蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法，具體步驟包括：

1)圖像分割

選取在自然環(huán)境下蘋果園拍攝的一組圖片，選擇蘋果果實(shí)與背景的樹枝、綠葉及天空區(qū)域，對其R、G、B顏色因子的值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，用色差R-G和2R-G-B方法將蘋果果實(shí)從背景中分割開來；

2)目標(biāo)果實(shí)確定

采用8鄰域標(biāo)記法對上述處理好的果實(shí)分割圖像進(jìn)行標(biāo)記，并對標(biāo)記果實(shí)區(qū)域求取二維質(zhì)心坐標(biāo)，公式為

式中：i、j—果實(shí)圖像像素的橫、縱坐標(biāo)

n—果實(shí)圖像的總像素?cái)?shù)

Ω—屬于同一果實(shí)圖像的像素集合

同時(shí)計(jì)算其邊長，最后以距離圖像中心最近原則確定目標(biāo)果實(shí)；

3)識(shí)別區(qū)域提取

利用前幀圖像識(shí)別出的目標(biāo)果實(shí)信息來減少當(dāng)前圖像的識(shí)別時(shí)間，以此逐幀類推遞減，利用前幀圖像中目標(biāo)果實(shí)的質(zhì)心坐標(biāo)及自身大小和圖像中心坐標(biāo)來確定后幀圖像的處理區(qū)域；

4)快速模板提取識(shí)別

根據(jù)已知模板圖在目標(biāo)圖中搜索相匹配的子圖像，采用快速去均值歸一化積相關(guān)算法來匹配識(shí)別后幀圖像的目標(biāo)果實(shí)；

5)目標(biāo)果實(shí)定位

對去均值歸一化積相關(guān)算法進(jìn)行加速優(yōu)化改進(jìn)，在不斷縮小的后幀圖像區(qū)域進(jìn)行模板匹配、定位目標(biāo)果實(shí)。

圖像分割時(shí)，由于蘋果果實(shí)與其背景之間具有較大的顏色差別，為此選擇基于顏色特征的圖像分割方法。

目標(biāo)果實(shí)無疑是蘋果采摘機(jī)器人所采集圖像之間的最主要關(guān)聯(lián)信息。目標(biāo)果實(shí)確定時(shí)，單機(jī)械手采摘機(jī)器人在進(jìn)行果實(shí)采摘時(shí)，只能逐次單個(gè)采摘，因此當(dāng)圖像中有多個(gè)果實(shí)時(shí)，必須確定出即將進(jìn)行采摘的目標(biāo)果實(shí)。

識(shí)別區(qū)域提取時(shí)，由于采集圖像中目標(biāo)果實(shí)的質(zhì)心坐標(biāo)是逐步逼近圖像中心的，所以相對于首幅采集圖像，后續(xù)采集所得圖像的處理區(qū)域會(huì)大大縮小，從而可以大大減少圖像處理時(shí)間，進(jìn)而縮短采摘機(jī)器人的整體采摘時(shí)間，增強(qiáng)其采摘快速性。

快速模板提取識(shí)別時(shí)，后幀圖像通過利用前幀圖像目標(biāo)果實(shí)的質(zhì)心坐標(biāo)及自身大小來合理縮小圖像處理區(qū)域從而達(dá)到減小圖像識(shí)別時(shí)間的目的。為了進(jìn)一步減少后幀圖像的目標(biāo)果實(shí)識(shí)別時(shí)間，在利用前幀圖像關(guān)聯(lián)信息縮小后幀圖像處理區(qū)域的同時(shí)，提取首幀圖像的目標(biāo)果實(shí)作為后續(xù)圖像識(shí)別的模板，采用快速去均值歸一化積相關(guān)算法來匹配識(shí)別后幀圖像的目標(biāo)果實(shí)。模板匹配識(shí)別算法就是根據(jù)已知模板圖在目標(biāo)圖中搜索相匹配子圖像的過程。去均值歸一化積相關(guān)算法對圖像亮度和等級(jí)的變化不敏感，相對于其他相關(guān)匹配算法而言，魯棒性強(qiáng)，精準(zhǔn)度高。

本發(fā)明一種蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法，可提高蘋果采摘機(jī)器人的采摘速度，縮小與人工采摘速度的差距，實(shí)用性強(qiáng)。

具體實(shí)施方式

下面對本發(fā)明內(nèi)容作進(jìn)一步的闡述，但不是對本發(fā)明的限定。

一種蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法，具體步驟包括：

1)圖像分割

選取在自然環(huán)境下蘋果園拍攝的一組圖片，選擇蘋果果實(shí)與背景的樹枝、綠葉及天空區(qū)域，對其R、G、B顏色因子的值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，用色差R-G和2R-G-B方法將蘋果果實(shí)從背景 中分割開來；由于蘋果果實(shí)與其背景之間具有較大的顏色差別，為此選擇基于顏色特征的圖像分割方法。

2)目標(biāo)果實(shí)確定

采用8鄰域標(biāo)記法對上述處理好的果實(shí)分割圖像進(jìn)行標(biāo)記，并對標(biāo)記果實(shí)區(qū)域求取二維質(zhì)心坐標(biāo)，公式為

式中：i、j—果實(shí)圖像像素的橫、縱坐標(biāo)

n—果實(shí)圖像的總像素?cái)?shù)

Ω—屬于同一果實(shí)圖像的像素集合

同時(shí)計(jì)算其邊長，最后以距離圖像中心最近原則確定目標(biāo)果實(shí)。

3)識(shí)別區(qū)域提取

前幀圖像的目標(biāo)果實(shí)信息可為后幀圖像目標(biāo)識(shí)別提供借鑒，即利用前幀圖像中目標(biāo)果實(shí)的質(zhì)心坐標(biāo)及自身大小和圖像中心坐標(biāo)來確定后幀圖像的處理區(qū)域。由于采集圖像中目標(biāo)果實(shí)的質(zhì)心坐標(biāo)是逐步逼近圖像中心的，所以相對于首幅采集圖像，后續(xù)采集所得圖像的處理區(qū)域會(huì)大大縮小，從而可以大大減少圖像處理時(shí)間，進(jìn)而縮短采摘機(jī)器人的整體采摘時(shí)間，增強(qiáng)其采摘快速性。

4)快速模板提取識(shí)別

上述步驟中后幀圖像通過利用前幀圖像目標(biāo)果實(shí)的質(zhì)心坐標(biāo)及自身大小來合理縮小圖像處理區(qū)域從而達(dá)到減小圖像識(shí)別時(shí)間的目的，而其圖像識(shí)別方法是相同的。為了進(jìn)一步減少后幀圖像的目標(biāo)果實(shí)識(shí)別時(shí)間，在利用前幀圖像關(guān)聯(lián)信息縮小后幀圖像處理區(qū)域的同時(shí)，提取首幀圖像的目標(biāo)果實(shí)作為后續(xù)圖像識(shí)別的模板，采用快速去均值歸一化積相關(guān)算法來匹配識(shí)別后幀圖像的目標(biāo)果實(shí)。模板匹配識(shí)別算法就是根據(jù)已知模板圖在目標(biāo)圖中搜索相匹配子圖像的過程。去均值歸一化積相關(guān)算法對圖像亮度和等級(jí)的變化不敏感，相對于其他相關(guān)匹配算法而言，魯棒性強(qiáng)，精準(zhǔn)度高。

5)目標(biāo)果實(shí)定位

對去均值歸一化積相關(guān)算法進(jìn)行加速優(yōu)化改進(jìn)，在不斷縮小的后幀圖像區(qū)域進(jìn)行模板匹配、定位目標(biāo)果實(shí)。