农业机械学报

作者：沈跃，庄珍珍，刘慧，姜建滨，欧鸣雄

单位：江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,

关键词：树干识别;深度相机;光照强度;多特征;简单线性迭代聚类算法

基金：国家重点研发计划项目(2018YFD0201400)、江苏省重点研发计划项目（BE2018372）、江苏省自然科学基金项目〓（BK20181443）和镇江市重点研发计划项目（NY2018001）

针对农业机器人在果园定位和导航中，环境背景复杂、光照强度变化大等问题，本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先，使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据；然后，将彩色图像转换为HSV颜色空间，再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割，并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并；随后，对深度图像进行树干宽度特征检测，对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体；最后，对待处理的物体进行平行边特征检测，在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测，搜索可能的树干边缘直边，当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时，则识别为树干。通过对树干的多特征提取，有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试，以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明，本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下，树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%，每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、0.76s，能够稳定且快速地实现果园环境下树干识别作业。

来源：2022年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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