重叠番茄果实识别与采摘机器人技术：HSV颜色模型与改进算法应用

"这篇文档介绍了一种基于HSV颜色模型的苹果（水果）分割系统，用于农业采摘机器人的果实识别和抓取。系统采用Matlab实现，着重解决重叠果实的分割问题，尤其针对番茄果实。文章详细阐述了处理流程，包括中值滤波去除噪声、改进的OTSU分割算法、形态学处理、异或运算和腐蚀操作来分离果实，以及结合凸包算法、泛洪填充和霍夫直线检测提取果实轮廓。通过最小二乘法进行椭圆拟合计算果实质心，实现立体匹配。最终，设计了一个三自由度的机械臂原型机器人进行果实抓取。实验结果表明，该方法在不同光照条件下对重叠番茄果实的识别和抓取表现出高效性和准确性。" 文章首先指出，传统人工采摘果蔬效率低下，采摘机器人成为了研究重点。然而，果园环境的非结构化特性使得重叠果实的识别和抓取成为技术难点。文中引用了多项相关研究，如尹建军的分水岭算法、马正华的极限腐蚀方法、Ma的模糊神经网络和Xu的深度学习方法，但这些方法存在计算量大、实现复杂等问题。 作者提出了一种新的方法，首先应用中值滤波器消除图像噪声，然后使用改进的OTSU分割算法对番茄图像进行背景分割。接着，通过形态学操作，包括异或运算和腐蚀操作，增强果实之间的边界。接下来，结合凸包算法、泛洪填充和霍夫直线检测来提取果实的精确轮廓。通过最小二乘法对轮廓进行椭圆拟合，找到果实的质心，为立体匹配做准备。最后，设计的三自由度机械臂原型能够根据计算出的质心进行精确的果实抓取。 实验部分，该方法在不同光照条件下的重叠番茄果实图像上进行了测试，并进行了水果立体匹配实验，验证了方法的有效性、可行性和高效率。文章强调，这种方法在计算量和实现复杂度上都相对较小，更适合实际采摘机器人的应用需求。 该研究提供了一种基于HSV颜色模型和优化算法的果实分割策略，对于提升农业采摘机器人的性能和效率有显著贡献。这种方法不仅限于番茄，理论上也可应用于其他类似形状的水果，如苹果，具有广泛的应用前景。