基于機(jī)器視覺的組培苗自動(dòng)化識(shí)別方法研究

郭志紅

摘 要：為了使組培苗視覺識(shí)別系統(tǒng)能夠引導(dǎo)機(jī)械手臂實(shí)現(xiàn)組培苗的自動(dòng)抓取、移栽作業(yè)，提出一種基于機(jī)器視覺的組培苗自動(dòng)識(shí)別方法。通過對(duì)采集到的圖像進(jìn)行灰度變換、濾波、閾值分割、骨架提取等圖像處理過程，能夠?qū)M培苗進(jìn)行精確的識(shí)別，并且能夠自動(dòng)識(shí)別交叉點(diǎn)并判斷交叉苗的上下位置。對(duì)實(shí)驗(yàn)室所采集到的100幅圖像進(jìn)行圖像處理并識(shí)別的結(jié)果顯示，該算法準(zhǔn)確率達(dá)到90%，并且不受組培苗擺放位置和擺放數(shù)量的影響，有很強(qiáng)的魯棒性。

關(guān)鍵詞：組培苗；機(jī)器視覺；圖像處理；交叉苗識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2017）19-0020-02

1 概述

目前，世界上大多數(shù)組培苗的移栽還是通過人工實(shí)現(xiàn)種植。以土豆為例，作為世界上第四大糧食作物，目前土豆苗的栽植還沒有實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化[1]。然而隨著人口老齡化程度的加劇以及人力成本的迅速提高，使得組培苗自動(dòng)化移植成為必然的趨勢(shì)，并且迫在眉睫。組培苗沒有實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化移栽的原因，在于其幼苗的特殊性。一般的組培苗都十分脆弱，不能利用傳統(tǒng)的分苗裝置對(duì)幼苗進(jìn)行抓取和移栽，這就給組培苗自動(dòng)化移植帶來(lái)了很大的困難[2]。本文對(duì)組培苗自動(dòng)識(shí)別技術(shù)中遇到的難題進(jìn)行了深入的研究，并且汲取了現(xiàn)有成果經(jīng)驗(yàn)，提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺的組培苗自動(dòng)識(shí)別的方法。在對(duì)組培苗進(jìn)行圖像處理的過程當(dāng)中，提出了一種改進(jìn)的中值濾波和迭代閾值分割方法。利用本文所提出的方法，能夠得到高質(zhì)量的濾波圖像和二值圖像，并且能以很高的準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)組培苗交叉點(diǎn)識(shí)別、交叉苗上下判斷、抓取點(diǎn)自動(dòng)確定等，為組培苗的自動(dòng)化移栽提供了可能[3-5]。

2 自適應(yīng)灰度化處理

由于彩色圖像包含更多的信息，本文選擇對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化處理，以得到更多的圖像細(xì)節(jié)。由于組培苗顏色各異，因此不能簡(jiǎn)單地使用某一種固定的方法對(duì)其進(jìn)行灰度化。本文采用自適應(yīng)灰度化的方法，來(lái)確定Y=a1R+a2G+a3B中各分量的系數(shù)。

（1）設(shè)目標(biāo)圖像F大小為m×n，彩色圖像的三個(gè)分量為fi，i=1，2，3，則這三個(gè)分量的均值Ei和方差Di分別計(jì)算如下：

（2）計(jì)算歸一化權(quán)重系數(shù)

di=Di/（D1+D2+D3），令ai=di，從而得到自適應(yīng)灰度化的各分量的系數(shù)值。得到的灰度化圖像和原圖像如圖1所示。

3 改進(jìn)的中值濾波

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，椒鹽噪聲是最為常見的一種，中值濾波作為一種非線性的濾波方式，以其出色的降噪能力和計(jì)算速度得到了廣泛的應(yīng)用[6]。中值濾波作為一種典型的非線性濾波，在保護(hù)邊緣信息方面強(qiáng)于線性濾波，但是抑制噪聲和保護(hù)細(xì)節(jié)依然是中值濾波處理過程中的主要矛盾，也是圖像處理領(lǐng)域尚未很好解決的問題。本文提出一種改進(jìn)的中值濾波方法，能夠比較好的平衡去噪和保護(hù)圖像信息兩方面的需求。

3.1 傳統(tǒng)中值濾波及其局限性

中值濾波是對(duì)目標(biāo)像素鄰域的像素值進(jìn)行排列，取中間值作為目標(biāo)位置新的像素值。它的理論基礎(chǔ)基于圖像的這一特性：噪聲往往以孤立的點(diǎn)出現(xiàn)，這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素很少，而且其像素值的大小和鄰域像素值的差別很大。但是傳統(tǒng)的中值濾波沒有區(qū)分噪聲點(diǎn)和信號(hào)點(diǎn)，而是將圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)都進(jìn)行一次處理，這往往會(huì)導(dǎo)致圖像丟失一些邊緣信息。

3.2 改進(jìn)的中值濾波

本文提出一種全新的噪聲點(diǎn)的判斷方法。設(shè)待處理的像素坐標(biāo)位置為（x，y），像素值大小為zxy?，F(xiàn)研究其5×5鄰域的矩形窗口Sxy，設(shè)zmin為Sxy中的最小灰度值，zmax為Sxy中的最大灰度值，zmed為Sxy中的灰度值中值，z為最終輸出值。

本文所采用的改進(jìn)中值濾波在判斷噪聲點(diǎn)的時(shí)候，不僅僅依靠zxy的值，還判斷了其和Sxy中像素的關(guān)系。即使zxy為Sxy的極值，也沒有馬上將zxy判定為噪聲點(diǎn)，而是判斷Sxy中是否有與zxy值接近的像素點(diǎn)，若個(gè)數(shù)超過設(shè)定的閾值，則判定zxy為邊緣點(diǎn)而不做處理，從而達(dá)到了保護(hù)圖像細(xì)節(jié)的作用。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在對(duì)待移栽的組培苗進(jìn)行視覺圖像處理后，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，能夠達(dá)到自動(dòng)化移栽的要求。在處理過程中，提出了一種改進(jìn)的中值濾波方法，能夠在消除圖像噪聲的同時(shí)，很好的保護(hù)了圖像的細(xì)節(jié)特征。在閾值分割時(shí)，對(duì)現(xiàn)有的迭代法進(jìn)行了改進(jìn)，能夠得到效果更好的二值圖像。在識(shí)別交叉點(diǎn)時(shí)，利用骨架圖的交叉點(diǎn)特性，提出了一種計(jì)算交叉點(diǎn)位置的方法，不僅計(jì)算量小，而且準(zhǔn)確率高。最后創(chuàng)新性地提出了一種識(shí)別交叉苗上下位置的方法，很好的解決了組培苗在自動(dòng)化移栽技術(shù)上遇到的難題，為組培苗的自動(dòng)化移植提供了更大的可能。

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