采棉机器人中棉花图像轮廓提取.pdfVIP

学兔兔 1违 匐 似 采棉机器人中棉花图像轮廓提取 Cottoncontourextractionbased on HSV 刘 坤 ，费树岷’，汪木兰 LIU Kun1,21FElShu—min。．WANG Mu．1an (1．东南大学 自动控制学院，南京210013；2．南京工程学院 自动化学院。南京211112) 摘 要：采棉机器人正确识别自然环境中处于采摘期的成熟棉花。首先分析了HSV彩色模型下，棉 桃、棉枝及棉叶的H、s、V颜色分量均值，然后统计了各色差受光照影响情况，提出一种基 于S分量的棉花分割方法。并对分割后的图像采用数学形态学方法进行去躁，然后基于一种快 速多尺度边缘检测方法获得轮廓图像。仿真结果表明：该方法在克服一般边缘提取算法所带 来的噪声敏感问题的同时，降低了算法复杂度，能够满足采棉机器人的实时性要求。 关键词：HSV模型；棉花分割；多尺度边缘检测 中囝分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009—0134(2012)07(上)一0005—03 Doi：10．3969／J．1ssn．1009-0134．2012．7(E)．02 O 引言 何选择合适的颜色空间问题。目前常用的颜色空间 我国作为世界主要产棉大 国之一 ，而棉花的 有 RGB、YI 、HSV和 CMY等。选择不 同的颜 收获几乎完全依靠人工。 自1996年起 ，我 国已 色空间将会直接影响到今后的图像分割和 目标识别 进入 国家级棉花采摘收获机 的研究，并将大型 自 的效果、精度以及运算量。 走式采棉机 的研制列入 国家科技部重点科技攻关 1 颜色空间选择 项 目。但直到II前为止，其产业化效果并不理想。 研究选用 了HSV空间进行分析。这个模型的 在保持现有棉花基本品种和种植体系的情况下， 建立基于两个重要的事实：第一，V分量与图像 跳出传统的收获工艺、摆脱化学干扰素对棉花 自 的彩色信息无关 ；第二 ，H和 S分量与人感受颜 然生长 的影响，开展基于机器视觉的智能化采棉 色的方式是紧密相连的。应用 HSV模型建立 的对 关键技术的研究便成为解决这一问题的方案之一。 应于 圆柱坐标系的一个圆锥形子集中圆锥的顶面 在棉花采摘机器人视觉系统中，棉桃的准确分割 对应于 V=I，代表的颜色较亮；色调 H 由绕V轴 是其中的关键环节，能否快速准确地分割出棉桃， 的旋转角给定，红色对应于角度 0。，绿色对应于 直接影响机器人对棉花识别的准确性。王勇等基 角度 120。，每一种颜色和它的补色相差 180。 ； 于 RGB空间下的色差信息模型实现 了成熟棉桃 的 圆锥顶面中心处 S=0、V=I、H无定义 ，代表白色， 分割、识别 ，其识别效率均在 85％左右 ，而对