基于凸壳理论的遮挡及重叠苹果目标识别方法研究     

　　遮挡及重叠苹果目标的准确识别与定位是实现苹果自动采摘必须完成的首要问题，为实现复杂环境下苹果目标的识别、定位、分割与重建，本项目采用了一种基于凸壳理论的遮挡及重叠苹果目标识别方法。该方法首先进行颜色空间变换，将苹果图像转换至L*a*b颜色空间，然后，利用K-means聚类算法，将图像分为枝叶、枝条和果实三类，对目标子图像进行处理得到其边缘。在此基础上，将凸壳技术应用于目标边缘并提取目标光滑轮廓段，利用参数估计法得到目标定位参数，完成遮挡苹果的目标定位；利用凸壳技术及Spline插值运算完成分割点检测及苹果图像重建；最终，实现遮挡及重叠苹果目标的识别。本项目采用凸壳理论并实现苹果果实的识别与重建，优化了算法，平均定位误差为4.28%，提高了定位精度。本项目组现已于农业工程学报发表论文两篇：1、基于凸壳理论的遮挡苹果目标识别与定位方法；2、基于凸壳的重叠苹果目标分割与重建算法。