一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，该方法主要是针对自然场景下标准茶园中生长的绿茶嫩芽图像进行分析处理，识别出嫩芽区域，通过相应程序控制相应执行机构进行采摘活动，并且通过改善相应的处理算法能在一定程度上为解决机械操作无选择性以及损伤嫩芽等问题提供基础，从而代替人的手工劳动，提高生产效率。
【专利说明】一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器视觉图像处理方法领域，具体是一种基于双目视觉技术的绿茶嫩 芽的目标识别方法。
【背景技术】
[0002] 目前在茶叶采摘机械【技术领域】，嫩芽的采摘方法主要有两种：手工采摘；由人工 操作相对简单的采茶机械进行采摘。机械采摘主要是以切割式为主，这种简单的单纯依靠 机械的采摘方式虽然解决了人工采摘劳动力不足、效率低下以及成本过高的问题，但是也 带来了破坏茶叶嫩芽完整性以及对老叶嫩芽无选择性的问题，因此不适合用于名优茶的采 摘。
[0003] 通过专利检索发现，中国专利申请CN1620848A(申请号：2004100814824)公开 了一种"自动采茶机"，该机械设有移动机构、茶叶采摘机构和控制机构，初步具有智能采 集、识别和处理图像的能力，虽然能够明显提高茶叶采摘质量，最大限度地减少对茶树的 伤害，但是无法获得嫩芽目标的三维坐标位置。中国专利申请CN101642014A(申请号： 2008100634247)公开了一种"茶叶自动采摘方法及实现该方法的茶叶采摘机"，该方法是 利用多根采摘管内旋转气流来拧折茶叶，虽然在一定程度上避免了对茶叶和茶株的损伤， 提高了茶叶品质，但是需要人工背负一定重量的柴油机，而且茶叶嫩芽识别问题也没有得 到解决。中国专利申请CN102487667B(申请号：2011103803978)公开了一种"茶叶采摘机 器人"，相对与之前的采摘方法有了很大的改进，包括视觉系统和处理控制部分。它使用了 单目摄像机、双目摄像机和投影机，利用基于光栅投影进行三维测量的方法，通过立体匹配 等图像处理方法，获取茶树冠层个点的高度信息，但是没有涉及具体的图像处理方法，系统 不够完善。中国专利申请CN202998870U(申请号：2013200253400)公开了"一种茶叶采摘 系统"，该方法采用了激光二维测距系统用于测量茶叶高程，以对茶叶进行垂直定位，并配 合摄像头采集图像；基于颜色特征进行幼芽叶的水平定位，提高了采摘效果，但是激光成本 高，且激光测距系统对环境要求高，不适合在灰尘大、温度高的自然环境下作业。因此急切 需要一种采摘方法使得机械能够自动识别茶叶嫩芽并通过控制机构发出命令来操作执行 机构进行准确采摘，而且能最大程度保证嫩芽的完整性、采摘的有选择性以及采摘机械低 成本。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，以识别 茶叶采摘过程中摄像机采集到的茶叶图像中的嫩芽并获得嫩芽质心的三维坐标。
[0005] 为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
[0006] -种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征在于：采用两个数字 摄像机构成的双目视觉机构，两数字摄像机相隔一定距离，且两数字摄像机之间间距可调， 包括以下步骤：
[0007] (1)通过数字摄像机标定校正镜头畸变，同时能够得到数字摄像机的内部参数和 外部参数，即数字摄像机的几何模型，从而得到目标点的三位几何位置与其在二维图像中 对应点之间的相互关系；
[0008] (2)通过数字摄像机捕获包括嫩芽的茶叶彩色图像，并将相应图像传输至图像分 析处理单元；
[0009] (3)基于茶叶嫩叶与背景环境之间颜色特征上的差异，在不同的颜色模型中，使用 各分量对彩色图像进行灰度化处理，根据处理效果，选择各空间中最适合的颜色分量或组 合；
[0010] (4)对各灰度图分别采用不同的滤波方法以及不同的滤波窗口进行去噪，选择最 佳的去噪方法；
[0011] (5)针对每一幅灰度图像，分别采用不同的分割方法对其进行图像分割，通过对比 分析，选择出适合的分割方法；
[0012] (6)对分割后的二值图象，通过腐蚀、膨胀数学形态学的方法进行残留物去除；对 目标区域进行边界提取，从而确定嫩芽的各项特征参数。
[0013] (7)获得了嫩芽质心在图像中的坐标位置之后，结合数字摄像机标定结果以及双 目视觉机构中两数字摄像机之间的视差原理，将目标从二维图像坐标转换至三维空间坐 标，再定位出目标的三维坐标。
[0014] 所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征在于：所述步 骤（3)中，不同的颜色模型包括RGB颜色空间、HSI颜色空间、YIQ颜色空间、Lab颜色空间 以及YCbCr颜色空间。
[0015] 所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征在于：在由 RGB空间转换为HSI空间时，一般有五种方法：几何推导法、坐标变换法、分段定义法、Bajon 近似法和标准模型法；当在HSI颜色空间进行灰度化处理时，分别应用以上五种算法进行 空间转换，然后对各算法下各颜色因子灰度化图像进行分析比较，从而找出适合本对象的 RGB空间到HSI空间的转换算法。
[0016] 所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征在于：在由 RGB颜色空间向YIQ颜色空间转换时，遵循的转换公式如下：
[0017]
【权利要求】
1. 一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征在于：采用两个数字摄 像机构成的双目视觉机构，两数字摄像机相隔一定距离，且两数字摄像机之间间距可调，包 括以下步骤： (1) 通过数字摄像机标定校正镜头畸变，同时能够得到数字摄像机的内部参数和外部 参数，即数字摄像机的几何模型，从而得到目标点的三位几何位置与其在二维图像中对应 点之间的相互关系； (2) 通过数字摄像机捕获包括嫩芽的茶叶彩色图像，并将相应图像传输至图像分析处 理单元； (3) 基于茶叶嫩叶与背景环境之间颜色特征上的差异，在不同的颜色模型中，使用各分 量对彩色图像进行灰度化处理，根据处理效果，选择各空间中最适合的颜色分量或组合； (4) 对各灰度图分别采用不同的滤波方法以及不同的滤波窗口进行去噪，选择最佳的 去噪方法； (5) 针对每一幅灰度图像，分别采用不同的分割方法对其进行图像分割，通过对比分 析，选择出适合的分割方法； (6) 对分割后的二值图象，通过腐蚀、膨胀数学形态学的方法进行残留物去除；对目标 区域进行边界提取，从而确定嫩芽的各项特征参数。 (7) 获得了嫩芽质心在图像中的坐标位置之后，结合数字摄像机标定结果以及双目视 觉机构中两数字摄像机之间的视差原理，将目标从二维图像坐标转换至三维空间坐标，再 定位出目标的三维坐标。
2. 根据权利要求1所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征 在于：所述步骤⑶中，不同的颜色模型包括RGB颜色空间、HSI颜色空间、YIQ颜色空间、 Lab颜色空间以及YCbCr颜色空间。
3. 根据权利要求2所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征 在于：在由RGB空间转换为HSI空间时，一般有五种方法：几何推导法、坐标变换法、分段定 义法、Bajon近似法和标准模型法；当在HSI颜色空间进行灰度化处理时，分别应用以上五 种算法进行空间转换，然后对各算法下各颜色因子灰度化图像进行分析比较，从而找出适 合本对象的RGB空间到HSI空间的转换算法。
4. 根据权利要求2所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征 在于：在由RGB颜色空间向YIQ颜色空间转换时，遵循的转换公式如下：
5. 根据权利要求2所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征 在于：在由RGB颜色空间向YCbCr颜色空间转换时，遵循的转换公式如下：
6. 根据权利要求1所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征 在于：所述步骤（4)中，不同的滤波方法包括均值滤波、中值滤波以及高斯滤波，图像在采 集处理过程中受到的噪声干扰十分复杂，因此需要使用不同的滤波方式以及选择不同的滤 波窗口进行去噪，通过对比滤波之后图像的优劣从而选择出最佳的滤波方式。
7.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉技术的绿茶嫩芽的目标识别方法，其特征 在于：所述步骤（5)中，不同分割方法主要包括OTSU法、迭代法、二维最大熵法和区域生长 法，通过以上各种方法分别对滤波后灰度图像进行分割得到二值化图像，通过分析各图像 的分割效果，选择出最适合的分割算法。
【文档编号】G06T7/00GK104050668SQ201410270751
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年6月17日 优先权日:2014年6月17日
【发明者】朱德泉, 袁加红, 朱宏, 宋宇, 孙磊, 熊玮, 姚亚芳, 汪超贤, 马锦 申请人:安徽农业大学