基于轮廓曲率和距离分析的重叠柑橘分割与重建

摘要

自然环境下重叠果实的精准识别是智能采摘面临的难题之一。针对自然环境中成熟的重叠柑橘,提出了一种基于轮廓曲率和距离分析的果实分割方法。首先,提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑,通过曲率分析,找出异常的轮廓像素点;其次,依次连接相邻两个异常像素点,分析该线段上的像素点到轮廓的距离,在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割,并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点;在此基础上,采用最小二乘椭圆拟合方法,对获取的柑橘目标进行轮廓重建。结果表明:利用该方法所得到的重叠柑橘重建轮廓的平均误差、不重合度和时间分别为4.903%、5.593%、0.408 s,优于Hough变换算法和RANSAC算法,能够满足自然环境下成熟重叠柑橘果实的智能识别需求。