Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số 36 (2015) Trang: 112-120
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận: 01/11/2014

Ngày chấp nhận: 26/02/2015

Title:

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.

Các bài báo khác
Số Công nghệ TT 2013 (2013) Trang: 134-142
Tải về
Số 27 (2013) Trang: 44-55
Tải về
Số Công nghệ TT 2015 (2015) Trang: 47-54
Tải về
19 (2017) Trang: 3-11
Tạp chí: Đo lường điều khiển và Tự động hóa
Fair 9 (2016) Trang: 566-572
Tạp chí: Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ quốc gia lần thứ 9
Fair 9 (2016) Trang: 590-601
Tạp chí: Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ quốc gia lần thứ 9
189 (2016) Trang: 42-43
Tạp chí: Tự động hóa ngày nay
189 (2016) Trang: 40-41
Tạp chí: Tự động hóa ngày nay
(2015) Trang: 323-329
Tạp chí: Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hóa VCCA 2015
174 (2015) Trang: 16-18
Tạp chí: Tự động hóa ngày nay (VIETNAM Automation Today)
01 (2014) Trang: 115-122
Tạp chí: Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần 7 (VCM 2014) - ISBN: 978-604-913-306-0
27 (2013) Trang: 1
Tạp chí: International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
1 (2013) Trang: 33
Tạp chí: The International Joint Symposium between CTU and NTUST
 

Crossref DOI of CTUJoS


BC thường niên 2018


Con số ấn tượng (VN | EN)


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...