利用圆预处理RGB图像对葡萄图像分割影响研究*

李贵宾，李长勇，陈立新

(新疆大学机械工程学院，乌鲁木齐市，830049)

0 引言

葡萄含有丰富的营养和独特的口感而深受消费者的喜爱，并且已经成为新疆[1]的支柱性产业之一。由于葡萄在成熟时呈现形状大小不一和采摘季节性强，直接导致采摘工作劳动强度大、效率低、人工成本高等问题[2]。因此研究自动化葡萄采摘技术对推动农业发展具有重大意义。

近些年人工智能、深度学习等相关理论的飞速发展，使得机器视觉在多个行业取得了不错的实际效果，因此绝大数与农业机器人相关的新技术正在使用图像来获取数据[3-7]，使得国内外学者利用机器视觉识别葡萄，研究如何正确分割背景与葡萄串。能否正确分割葡萄串与背景将直接影响葡萄采摘作业。

葡萄串与背景有效地分割是实现葡萄采摘的关键，且国内外学者已进行多方面的研究。Ron Berenstein等[8]利用视觉对葡萄串和叶片进行分割技术研究，提出了叶片检测算法(FDA)结合葡萄集群检测算法(GDA)机器视觉算法，利用的是RGB和HSV颜色模型。Fernández等[9]利用CCD相机和滤波轮组成简易光谱相机进行图像采集，在lab空间下结合K-means 算法进行叶子、茎、枝、果实和背景分割。Reis等[10]研究利用葡萄的特定颜色把葡萄串进行分割出来。Rodrigo等[11]提出通过HOG和LBP算法结合SVM分类器提取葡萄区域。马本学等[2]利用阀值分割、形态学处理、空洞填补等步骤进行葡萄与背景分割。田锐等[12]利用图像平滑、阀值分割、形态学处理等基本图像处理技术提取出葡萄串。……