本发明涉及分拣技术领域，具体涉及一种基于图像识别的苹果分拣方法及系统。
背景技术：
众所周知，苹果是按照等级销售的，苹果的等级按照其直径、色泽、外观等有严格的分级体系。经销商从果农手中收购苹果，到分级装箱销售都与果品的等级挂钩。
目前，传统的分级、分拣装箱工艺中，依然采用人工分级、人工装箱的方法，利用人工判断苹果的直径、色泽、外观等，再将同一等级的苹果装入同意包装内。这种方式将产生巨大的劳动力成本，而且效率低下。
现有的技术改造中，很多产品是利用振动设备逐级分选，此种方法虽然能够分级选出不同大小的苹果，但是对残果无从判断，而且振动分选会在一定程度对苹果的外观造成伤害。所以真正使用的商家很少。目前最多的还是依靠人工分选苹果。
技术实现要素：
针对上述技术问题，本发明提供一种基于图像识别的苹果分拣方法及系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于图像识别的苹果分拣方法，包括以下步骤：
图像采集装置采集传送带上苹果的图像；
处理器对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的尺寸信息和位姿信息，并根据所述尺寸信息按照设定的分级标准对所述苹果进行分级；
机械手根据所述位姿信息抓取苹果，并对苹果的位姿进行校正，根据苹果的分级结果对苹果进行分拣。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述处理器对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的尺寸信息，具体包括：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行二值化处理，得到二值化图像；
根据所述二值化图像中的苹果所在区域中像素点的数量，得到苹果的尺寸信息。
进一步，所述处理器对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的位姿信息，具体包括：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行灰度处理，得到灰度图像；
计算所述灰度图像中的苹果所在区域的重心和方向。
进一步，该方法还包括：处理器检测苹果所在区域中是否存在边缘点，若存在则将苹果判定为残果。
为实现上述发明目的，本发明还提供一种基于图像识别的苹果分拣系统，包括图像采集装置、处理器和机械手；
所述图像采集装置，用于采集传送带上苹果的图像；
所述处理器，用于对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的尺寸信息和位姿信息，并根据所述尺寸信息按照设定的分级标准对所述苹果进行分级；
所述机械手，用于根据所述位姿信息抓取苹果，并对苹果的位姿进行校正，根据苹果的分级结果对苹果进行分拣。
进一步，所述处理器具体用于：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行二值化处理，得到二值化图像；
根据所述二值化图像中的苹果所在区域中像素点的数量，得到苹果的尺寸信息。
进一步，所述处理器具体还用于：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行灰度处理，得到灰度图像；
计算所述灰度图像中的苹果所在区域的重心和方向。
进一步，所述处理器还用于检测苹果所在区域中是否存在边缘点，若存在则将苹果判定为残果。
本发明的有益效果是：利用计算机视觉技术，判断苹果的尺寸和位姿，利用机械手对不同尺寸规格的苹果进行分拣，并对苹果的摆放位姿进行了统一的调整，实现了从分级、分选到分拣装箱一体化的无人值守全自动苹果包装系统。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于图像识别的苹果分拣方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明实施例提供的一种基于图像识别的苹果分拣方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
110、图像采集装置采集传送带上苹果的图像；
120、处理器对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的尺寸信息和位姿信息，并根据所述尺寸信息按照设定的分级标准对所述苹果进行分级；
130、机械手根据所述位姿信息抓取苹果，并对苹果的位姿进行校正，根据苹果的分级结果对苹果进行分拣。
本发明实施例提供的一种基于图像识别的苹果分拣方法，利用计算机视觉技术，判断苹果的尺寸和位姿，利用机械手对不同尺寸规格的苹果进行分拣，并对苹果的摆放位姿进行了统一的调整，实现了从分级、分选到分拣装箱一体化的无人值守全自动苹果包装系统。
可选地，在该实施例中，所述处理器对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的尺寸信息，具体包括：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行二值化处理，得到二值化图像；
根据所述二值化图像中的苹果所在区域中像素点的数量，得到苹果的尺寸信息。
可选地，在该实施例中，所述处理器对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的位姿信息，具体包括：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行灰度处理，得到灰度图像；
计算所述灰度图像中的苹果所在区域的重心和方向。
具体的，一幅图像中像素的坐标可看成是一个二维随机变量(x,y)，那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示，每个像素点的值可以看成是该处的密度，对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩)hu，因此可以用矩来描述灰度图像的特征，其中一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心，二阶矩用来计算形状的方向。
可选地，在该实施例中，该方法还包括：处理器检测苹果所在区域中是否存在边缘点，若存在则将苹果判定为残果。
具体的，当苹果为残果时，一般的，苹果表面会存在凹陷的区域，表现为图像中的苹果区域中会存在边缘点，这里运用现有的边缘点检测算法来获取边缘点，如果边缘点存在于苹果所在区域中，即认为苹果为残果。
本发明实施例中所使用的二值化处理、灰度处理、边缘点的检测等图像处理算法均为现有技术，其具体过程在此不作赘述，下同。
本发明还提供一种基于图像识别的苹果分拣系统，该系统包括图像采集装置、处理器和机械手；
所述图像采集装置，用于采集传送带上苹果的图像；
所述处理器，用于对所述图像进行图像识别处理，得到苹果的尺寸信息和位姿信息，并根据所述尺寸信息按照设定的分级标准对所述苹果进行分级；
所述机械手，用于根据所述位姿信息抓取苹果，并对苹果的位姿进行校正，根据苹果的分级结果对苹果进行分拣。
可选地，在该实施例中，所述处理器具体用于：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行二值化处理，得到二值化图像；
根据所述二值化图像中的苹果所在区域中像素点的数量，得到苹果的尺寸信息。
可选地，在该实施例中，所述处理器具体还用于：
利用预先训练的特征分类器识别图像中苹果所在区域；
对图像进行灰度处理，得到灰度图像；
计算所述灰度图像中的苹果所在区域的重心和方向。
可选地，在该实施例中，所述处理器还用于检测苹果所在区域中是否存在边缘点，若存在则将苹果判定为残果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。