自然场景下不同成熟度柑橘的自适应识别

针对果实在未完全成熟前就需采摘以满足市场销售需求的实际情况,以及采摘机器人作业环境的复杂性,研究了自然场景下不同成熟度柑橘的识别方法。通过R与G分量间比值变换得到具有独特信息的比值图像,并在Munsell HSV颜色空间上,利用共轭激励法融合H和S分量图像,针对其与上述比值图像的弱相关性与强正交性,用其构建掩膜,来去除比值图像的背景,实现柑橘识别。实验结果表明此方法对柑橘识别精度达到92%,可以自适应地识别自然场景下不同成熟度的柑橘,且识别精度高,鲁棒性强。