橘子采摘机器人目标识别定位方法与实验研究

作者：杨帆; 李鹏飞^*; 刘庚; 王伟斌

来源：西安理工大学学报, 2018, 34(04): 460-467.

DOI：10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2018.04.013

• 采摘机器人
• 复杂背景
• 图像分割
• 轮廓检测
• 类圆目标

自然环境下橘子目标被枝叶遮挡或者果实之间重叠现象非常普遍,环境的复杂性给采摘机器人视觉系统的目标识别与定位带来极大困难,提出了一种将K-means聚类算法与Canny边缘检测算法相结合的方法,识别出枝叶遮挡多果重叠工况下橘子的完整轮廓,对橘子轮廓的几何参数和实际坐标进行计算,完成了目标物的定位。首先采用K-means聚类算法从原始图像中分割橘子目标区域,应用Canny边缘检测算法识别橘子目标区域的轮廓,再通过Hough梯度圆变换检测算法确定橘子轮廓的圆心和半径,利用单目立体视觉平移测量模型计算出橘子的空间坐标,完成了橘子和大枣的抓取实验。实验结果表明,本文方法能够实现复杂背景下橘子多目标的识别与定位,并可推广到类圆目标的抓取过程。

• 单位
  西安理工大学