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朱梦思

作品数:4 被引量:108H指数:4
供职机构:华南农业大学工程学院南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇农业科学

主题

  • 4篇荔枝
  • 3篇图像
  • 2篇摘机
  • 2篇机器视觉
  • 1篇性能分析
  • 1篇硬件
  • 1篇硬件结构
  • 1篇软件系统
  • 1篇设计与性能分...
  • 1篇视觉定位
  • 1篇双三次插值
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像识别
  • 1篇图像增强
  • 1篇系统设计
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇母枝
  • 1篇结果母枝
  • 1篇聚类

机构

  • 4篇华南农业大学

作者

  • 4篇邹湘军
  • 4篇朱梦思
  • 4篇熊俊涛
  • 3篇彭红星
  • 2篇林桂潮
  • 1篇吴定中
  • 1篇叶敏
  • 1篇郭艾侠
  • 1篇陈丽娟
  • 1篇王红军
  • 1篇陈燕

传媒

  • 2篇农业工程学报
  • 2篇农业机械学报

年份

  • 3篇2013
  • 1篇2012
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别被引量:41
2013年
为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值(Fuzzy C-Mean)算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明:该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。
熊俊涛邹湘军王红军彭红星朱梦思林桂潮
关键词:图像增强模糊聚类双三次插值
基于探索性分析的的荔枝果及结果母枝颜色特征分析与识别被引量:30
2013年
从复杂背景中识别成熟荔枝串中的荔枝果及结果母枝,获取结果母枝上的采摘点是机器人视觉定位与识别的难点,荔枝果、结果母枝与叶子各部位图像颜色特征分析与识别成为研究重点。首先针对荔枝果与结果母枝的特点、光照与环境的特殊性及不确定性,提出了探索性分析与荔枝图像识别的融合方法,对荔枝果与结果母枝进行了图像分类与统计的探索性分析,并给出了荔枝图像数据的探索性分析流程图;其次,根据荔枝不同部位颜色均值分布的特点,设计了荔枝果、结果母枝及叶子在6种色彩模型下的颜色均值分布箱线图,通过图形启示的数据分析与探索,给出了基于YCbCr色彩空间的Cr单通道图的荔枝各部位分类识别的视觉模型,分析表明Cr分量值在0.5~0.54能去除叶子和侧枝等复杂背景,实现荔枝串中的荔枝果与结果母枝的分割。最后,以60组不同光照条件的180幅自然环境下采集的荔枝图像为试验测试对象,用颜色特征的视觉模型结合阈值分割方法有效地识别了成熟荔枝串与荔枝果,荔枝串与荔枝果的平均识别率分别为91.67%和95.00%。用探索性分析与图像运算相结合的方法成功地提取了结果母枝(识别率为86.67%),并用计算出的采摘点进行视觉定位的仿真。试验和仿真结果表明视觉模型及其方法能对荔枝不同部位进行有效识别。
郭艾侠邹湘军朱梦思陈燕熊俊涛陈丽娟
关键词:图像处理图像分割机器视觉
多类型水果采摘机器人系统设计与性能分析被引量:40
2013年
根据农业机器人的智能化发展需要,研发了能对单果类和串型类水果实现采摘的多类型水果采摘机器人。对水果采摘机器人的软件设计和硬件构造进行了描述,研究了荔枝、柑橘的视觉识别定位方法,以及机械手的行为控制方法,阐明了采摘机器人的作业流程。进行了荔枝、柑橘的采摘作业试验,试验结果表明:系统各模块运转良好,多类型水果采摘机器人进行荔枝采摘的成功率为80%,柑橘采摘的成功率为85%,两类水果采摘一次的平均耗时为28 s。
熊俊涛叶敏邹湘军彭红星林桂潮朱梦思
关键词:荔枝采摘机器人硬件结构软件系统
荔枝采摘机械手视觉定位系统设计被引量:9
2012年
建立了基于双目立体视觉的荔枝采摘机械手视觉定位系统。通过对成熟荔枝颜色特征的分析,选取YCbCr颜色模型进行处理,利用Otsu算法结合模糊C均值聚类法(FCM)对荔枝果实和果梗进行了分割,实验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为94.2%。通过计算果实质心与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位。通过定位误差分析,采用直线插值法进行定位误差补偿,定位实验结果表明:定位的深度误差小于10 mm,能满足荔枝机械手视觉精确定位的要求。
熊俊涛邹湘军彭红星吴定中朱梦思
关键词:荔枝采摘机械手机器视觉图像识别
共1页<1>
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