Developing computer vision algorithm for ripe tomato localization and estimation of the distance from the camera system to the centre of the ripe tomato on the tree
Từ khóa:
Robot thu hoạch trái cây, phát hiện và nhận dạng quả cà chua chín, mặt phẳng kết tủa màu r-g, phân tích hình dáng, hiệu chỉnh camera
Keywords:
Fruit harvesting robot, ripe tomato detection and recognition, r-g chromaticity plane, shape analysis, camera calibration
ABSTRACT
An efficient method for locating fruit on the tree and estimating the distance from the center of the fruit to camera system is one of the major requirements for the fruit harvesting system. This paper proposes a computer vision algorithm for detecting ripe tomatoes and estimating the distance from the camera system to the ripe tomato on the tree using stereo vision system. The main steps of the algorithm include color segmentation, region labeling, size filtering, and boundary determination for ripe tomato candidate regions, shape feature extraction for localization of the ripe tomato on the tree and distance estimation using stereo vision system. The experiment was performed with 100 images in which there were a total of 244 ripe tomatoes. The accuracy of ripe tomato recognition based on r-g chromaticity color space and based on color analysis was 96.7% and 88.9% respectively.
TÓM TẮT
Một kỹ thuật hiệu quả để định vị trái trên cây và ước lượng khoảng cách từ hệ thống camera đến tâm của trái là yêu cầu chính cho robot thu hoạch trái cây. Nghiên cứu này đề xuất một giải thuật xử lý ảnh mới để nhận dạng và định vị quả cà chua chín trên cây đồng thời ước lượng khoảng cách từ hệ camera đến tâm của trái. Thuật toán bao gồm các bước chính: phân đoạn ảnh, gán nhãn, lọc kích thước, xác định đường biên cho các vùng ứng viên là quả cà chua chín, rút trích các đặc trưng hình dáng để định vị quả cà chua chín trên cây và cuối cùng là ước lượng khoảng cách sử dụng hệ 2 camera. Thực nghiệm được tiến hành trên tập dữ liệu 100 ảnh thực nghiệm với 244 quả cà chua chín cần nhận dạng. Độ chính xác của phương pháp được đề nghị là 96.7% đối với phương pháp nhận dạng dựa trên mặt phẳng kết tủa màu r-g và 88.9% đối với phương pháp phân tích màu sắc.
Trương Quốc Bảo, 2013. GIẢI THUẬT ĐƠN GIẢN ĐỂ PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN LÁI CHO ÔTÔ TỰ HÀNH. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Chuyên Đề CNTT: 134-142
Trương Quốc Bảo, Võ Văn Phúc, 2013. GIẢI THUẬT MỚI CHO BÀI TOÁN ĐỊNH VỊ VÀ NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE Ô TÔ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 27: 44-55
Trương Quốc Bảo, Trương Hùng Chen, Trương Quốc Định, 2015. PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ SỬ DỤNG ĐẶC TRƯNG HOG VÀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 47-54
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên