基于圖像邊緣檢測技術的采摘機器人視覺系統設計

孟潁輝,王潔瓊,田二林,于 源

(鄭州輕工業大學 計算機與通信工程學院,鄭州 450002)

0 引言

德國、荷蘭和日本等發達國家研究開發了多種類型的果蔬自動采摘機器人,如蘋果、黃瓜和櫻桃等自動收獲機器人,但在果實識別率、采摘成功率等方面還存在尚待解決的問題。視覺系統是采摘機器人的核心部分,要實現采摘機器人的自主導定位和導航,必須設計具有智能化和高效率的機器視覺系統。在視覺系統對果樹或者果實進行識別時,首先要對果實或者果實的輪廓特征進行提取,如將圖像邊緣檢測技術引入到采摘機器人視覺系統的設計上,對提高采摘機器人的視覺導航和定位的效率和精度具有重要意義。

1 采摘機器人及其視覺系統設計

采摘機器人視覺系統是機器人最關鍵的部分之一,其性能的好壞直接影響定位導航功能的發揮。圖像邊緣檢測技術可以對果樹或者果實的特征輪廓進行提取,提取后可以對其中心位置坐標就行求解,從而為采摘機器人的定位提供數據信息;采摘機器人控制系統依據這些信息對采摘機器人的行走和作業姿態進行調整,完成作業過程,其流程如圖1所示。

圖1 果實識別定位流程圖

2 基于邊緣檢測的圖像處理技術

邊緣檢測算法主要根據目標的基本特征提取出目標物和圖像背景之間的邊界線,即灰度值發生較大變化的區域,是圖像特征不連續的區域,除了灰度值發生變化,還可以是顏色、紋理結構等的突變,還可以是不同區域之間的界限。圖像邊緣檢測技術可以用來捕捉目標物體,區分目標物和背景,還可以區分不同的區域。在采摘機器人視覺系統中,可以通過對果實邊緣或者果樹邊緣的提取,求得邊緣中心,然后對果實和果樹進行定位,實現自主定位和導航。按照圖像灰度來區分,物體邊緣可以分為3種類型:階階躍型、房頂型和凸圓型,如圖2所示。

圖2 邊緣特征類型

在求邊緣時一般需要將邊緣進行平滑處理,然后利用求導來實現。在計算邊緣點時,以一維信號為例,假設高斯函數平滑后信號為f(x),將其在x=a處進行泰勒展開可得

(1)

其中,x=a的1和2階導數分別是f(a)與f′(a)。對于一維信號,當f′(a)=0、f″(a)>0時,可以用局部極小值點來表示邊緣點;當f′(a)=0、f′(a)<0時,可以用局部極大值點來表示邊緣點;當f″(a-)f″(a+)<0時,可以用拐點來表示邊緣點。邊緣提取一般分為4個步驟,如圖3所示。

圖3 邊緣檢測流程

邊緣檢測主要由濾波、增強、檢測和定位4個步驟組成,通過這4個步驟可以得到較為準確的邊緣。

為了提高邊緣檢測的準確性,可以采用2階求導的方式,而拉普拉斯算法是常用的2階求導方法。圖像f(x)的拉普拉斯算子公式為

(2)

使用差分方程得到對x和y方向上的2階偏導數近似為

(3)

這一近似式是以點f[i,j+1]為中心的,用j-1替換j得到

(4)

它是以點[i,j]為中心的2階偏導數的理想近似式,同理有

(5)

合并式(4)和式(5)得到拉普拉斯算子的模板,即

(6)

有時候希望鄰域中心點具有更大的權值,可以采用近似拉普拉斯算子,即

(7)

當拉普拉斯算子輸出出現過零點時就表明有邊緣存在,采摘機器人視覺系統在檢測到邊緣后便可以對目標物的中心坐標進行求解,然后根據坐標信息進行定位和導航。

3 采摘機器人視覺系統測試

采摘機器人視覺系統在進行導航和定位時,主要是依據目標物的坐標信息,需通過采集圖像的坐標,然后與大地坐標的進行轉換得到,而為了得到圖像坐標信息,需對待采摘目標物的特征進行特征提取。本次將其使用在采摘機器人視覺系統中進行驗證。

如圖4所示,在采摘機器人開始作業之前,首先要對果樹進行位置定位,以果樹的邊緣提取為例,對基于邊緣檢測技術的特征提取方法進行驗證,通過邊緣提取得到了如圖5所示的提取結果。

圖4 待采摘果樹示意圖

圖5 邊緣提取結果

根據邊緣提取結果,可以對待采摘目標果樹的邊緣位置進行確定,然后通過求中心來得到果樹的位置坐標。通過對多顆待采摘果樹的測試,得到了如表1所示的坐標位置信息。

通過果樹邊緣點和位置的確定,利用求中心的方法可以求得果樹的平面位置坐標,然后將坐標進行轉換后,便可以直接識別的坐標位置信息。如表2所示,為了驗證果樹位置坐標輸出數值的可靠性,將實際測得的坐標和通過邊緣檢測得到的位置坐標的值進行了對比,結果表明:通過邊緣檢測技術計算得到的坐標值和實測值相差不大,可作為采摘機器人視覺系統定位導航的數據參考。

表1 果樹位置圖像原始和轉換坐標信息

表2 果實實時定位信息

續表2 m

4 結論

為了提高采摘機器人視覺系統的定位導航效率和精度,將圖像邊緣檢測技術引入到了導航系統的設計上,通過邊緣檢測提取果樹或者果實的位置信息,然后計算其中心坐標,確定具體的位置坐標,最后轉換為采摘機器人可以直接識別的坐標信息。為了驗證方案的可行性,對系統進行了測試,結果表明:采用基于圖像邊緣檢測技術的視覺系統可成功地輸出果樹的位置信息,將其和實測的位置信息進行了對比,其誤差較小、可靠性較高,對于采摘機器人定位導航系統性能的提升具有重要的意義。