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基于演化算法的水果图像分割被引量：17: 2014年; 为了满足水果采摘机器人对图像分割算法实时性和自适应性的要求,在传统演化算法的基础上,提出了一种基于蜂王交配结合精英选择、截断选择分阶段的改进演化算法对水果图像进行分割。在设计选择策略时,将迭代过程划分为前中后3个阶段,分别采用蜂王交配算法、精英选择策略和截断选择策略来进行适应值的选择,这样既保证了种群的多样性,又克服了传统演化算法局部最优、收敛过快的缺点。试验结果表明,该文提出的水果图像演化分割算法无论从稳定性、分割效果,还是全局最优收敛速度上,都明显优于传统演化算法,分割的阈值稳定在3个像素之内;与Otsu算法、贝叶斯分类算法、K均值聚类算法、模糊C均值算法等其他算法相比,水果图像演化分割算法分割效果最好,对同一幅图像进行分割得到的分割识别面积参考值最大,而且运行速度最快,平均运行时间为0.08735 s,远少于其余4种算法;并能用于柑橘、荔枝、苹果等各种水果的图像分割,具有一定的通用性,达到水果采摘机器人视觉实时识别的要求,为水果图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法。; 彭红星邹湘军陈琰杨磊熊俊涛陈燕; 关键词：水果图像处理演化算法图像分割

一种具有亚像素精度的仿Hessian-Laplace快速角点检测算法被引量：5: 2014年; 针对Harris-Laplace、Hessian-Laplace等角点检测算法重复率低、易漏检以及实时性差等问题,在充分研究Harris-Laplace、Hessian-Laplace和图像像素间的相似性的基础上,提出了一种具有亚像素精度的仿Hessian-Laplace快速角点检测算法。该角点检测算法运用图像像素间的相似性筛选出待检测图像中有可能成为角点的像素点,对每个像素点以该点的高斯曲率作为角点响应函数和海赛二阶基本矩的迹作为角点尺度的判断依据,作类似Hessian-Laplace多尺度角点检测,对每个角点的响应函数进行圆二次多项式拟合,并且把使该圆二次多项式具有最大值的点坐标作为该角点的亚像素坐标,使检测出的角点达到亚像素精度。实验结果表明,同现有的Harris-Laplace、Hessian-Laplace等角点检测算法以及SIFT、SURF目标识别算法进行比较,该角点检测算法具有更高的重复率、识别率和实时性,能够为机器视觉识别与定位的基础研究提供理论参考和应用实践。; 陈科尹邹湘军熊俊涛彭红星; 关键词：角点检测亚像素精度

基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别被引量：22: 2014年; 针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。; 彭红星邹湘军陈丽娟熊俊涛陈科尹林桂潮; 关键词：荔枝多目标 K-均值聚类模糊C均值聚类

一种基于微分进化的采摘机器人运动反解方法被引量：1: 2016年; 针对传统的采摘机器人运动反解求法的求解过程过于繁琐及自适应性等不足,提出了一种基于微分进化的采摘机器人运动反解求取方法。该方法首先利用采摘机器人运动正解方程构造出求解采摘机器人运动反解的目标函数,然后运用微分进化算法的泛化性和自适应性对该目标函数进行优化处理,从而求解出采摘机器人运动反解。同时,为了分析该方法的性能,还分别对传统的采摘机器人运动反解和基于微分进化的采摘机器人运动反解进行了对比试验,从而验证了该方法的有效性和鲁棒性。; 陈科尹邹湘军彭红星覃德泽; 关键词：微分进化目标函数

基于探索性数据分析的柑橘部位颜色模型分析与识别被引量：4: 2013年; 针对成熟柑橘各部位特点、光照与环境的不确定性及多变性,对柑橘各部位的图像数据进行了探索性数据分析并进行了识别。分析了探索性数据分析方法的特点和基于色彩分通道的柑橘识别原理,给出了柑橘图像数据的探索性数据分析流程图。对采集的柑橘图像分成顺光、正常光、逆光3种不同光照情况,并分别采集其中的柑橘果实与果梗、叶子图像数据,根据这些图像数据生成柑橘果实与果梗、叶子在6种颜色模型下的颜色分量分布箱线图,通过图形启示的数据分析与探索,给出了基于I1I2I3颜色模型的I2分量的柑橘各部位分类识别的视觉模型,分析表明I2分量值为0.3能去除树枝、叶子和草地等复杂背景,实现柑橘果实与背景的分割。以300幅野外环境下采集的、不同光照下的柑橘图像为试验对象,成熟柑橘果实总体识别率达到了98.4%,同时证实果梗与叶子由于颜色的相似性,仅靠颜色特征无法对其进行区分。; 彭红星邹湘军郭艾侠熊俊涛陈燕; 关键词：柑橘果实图像分类

基于二次阈值分割的方向倒脚匹配工件识别被引量：5: 2016年; 为提高机器人在复杂背景下利用模板匹配对工件的识别率,提出基于二次阈值分割的方向倒脚匹配(orientation chamfer matching)方法。利用大津法对复杂背景的目标图像进行第一次图像阈值分割,使用迭代阈值法对目标图像进行第二次图像阈值分割,运用方向倒脚匹配的方法对工件目标进行识别。对选取的40张复杂背景下的工件图片进行测试与分析,工件的平均识别率达到72.75%,误检测降低到0.75%。实验结果表明,该改进算法与传统方向倒脚匹配相比性能有较大提升,在复杂背景下对工件识别有效可行。; 李博陈燕邹湘军彭红星谈建豪蒋志林; 关键词：工件识别机器人

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广东省教育部产学研结合项目(2012B091000167)