[发明专利]一种基于形状与颜色信息的香蕉成熟度分级方法

说明书

本发明涉及一种基于形状与颜色信息的香蕉成熟度分级方法，针对目前香蕉成熟度检测技术中利用硬度传感器、气味传感器、光谱技术等检测方法都无法在香蕉采摘现场进行应用，缺少对果园采摘现场的香蕉成熟度智能化、自动化检测的问题本发明提出了一种基于形状与颜色信息的香蕉成熟度分级方法。本发明利用双目立体视觉系统对香蕉进行三维重建，根据果农采摘香蕉时观测香蕉果实饱满度和颜色的方法，提取香蕉图片中的颜色信息，对重建出的香蕉三维模型提取其棱角处的点云法向量夹角和点云曲率信息，最后根据重建模型的形状信息和香蕉颜色信息利用BP神经网络算法构建出香蕉成熟度分级模型，为香蕉采摘机器人研究奠定基础。

技术领域

本发明涉及一种基于双目立体视觉检测香蕉成熟度的系统，尤其涉及一种基于形状与颜色信息的香蕉成熟度分级方法。

背景技术

目前香蕉的采收现场还需人工观测其饱满度判断其是否适合采摘，劳动力大，效率低，成本高。传统香蕉成熟度等级判断方法主要有通过硬度计、气味传感器、光谱仪等特定仪器获取特定的信息，采集信息的条件要求一般较高、采集数据的时间周期长，而且还需要特定的人员操作相关的设备，还会破坏水果的组织。鉴于当前香蕉成熟度检测技术中利用其硬度、气味、光谱信息等都无法在香蕉采摘现场进行应用，而根据香蕉颜色的检测方法只适合在商业贸易中使用，因此目前在果园中急需一种香蕉采收成熟度的智能化，自动化无损检测系统。

香蕉是具有呼吸跃变期的果实，多数香蕉采摘后容易在贮藏和运输等作业环节中面临香蕉品质损失的问题，主要原因是不同成熟度的香蕉相互混杂所致。呼吸高峰期前的果实为硬绿状态，容易贮运。呼吸高峰过后，香蕉即黄熟变软，难以贮运。所以香蕉必须在呼吸高峰前硬绿时期采收，运到销地。

有经验的香蕉种植人员可通过观察香蕉的外观表征鉴定其成熟度等级，如未成熟香蕉表皮呈现青绿色调、棱角清晰，过度成熟香蕉表皮呈现黄色甚至褐色、褐斑分布密集等。判断成熟度最简单易行的办法是看果形的饱满程度。当果面棱角明显突出时，成熟度七成以下，果面接近平满时，成熟度约为七成；果面圆满但尚现棱角时，成熟度为八成；果面圆满无棱时，成熟度为九成以上。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，其中的双目立体视觉可以模仿人类双眼获取环境的三维信息，代替人眼做出测量和判断。双目相机可将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和颜色、三维等信息，转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而可以根据香蕉成熟度判别的结果来控制现场的设备动作，为香蕉采摘机器人研究奠定基础。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于形状与颜色信息的香蕉成熟度分级方法，克服现有技术中无法在香蕉采摘现场实现智能化无损检测的缺陷，满足采摘现场判断香蕉成熟度的检测系统需求。本发明还提出了应用上述系统构建香蕉园中香蕉成熟度的分级模型，实现对果园中香蕉成熟度的精准分级。

本发明所提供的技术方案是提出一种基于形状与颜色信息的香蕉成熟度分级方法，其包括：

对香蕉彩色图像进行三维重建，得到图像的场景点云；

对香蕉彩色图像提取颜色统计量特征；

对所述的场景点云进行点云分割，得到香蕉点云信息；

对所述的香蕉点云提取曲率统计量特征；

对所述的香蕉点云提取夹角统计量特征；

对所述的颜色统计量特征、曲率统计量特征和夹角统计量特征进行归一化处理，并根据归一化处理后的数据建立香蕉成熟度分级模型。

整套系统利用双目立体视觉的三维重建技术获取香蕉外形信息，经过特征提取，构建出香蕉成熟度检测系统和香蕉成熟度分级模型，实现对果园中香蕉采收成熟度的无损检测和精准分级。