CN106454302A - 一种果蔬成熟度检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种果蔬成熟度检测方法及装置。其中,所述方法包括:获取果蔬的视频信息;对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的果蔬成熟度检测方法及装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种果蔬成熟度检测方法及装置。
背景技术
在果蔬种植业中,准确识别出成熟的果实是果实采摘首要任务,也是成功实现自动化采摘作业的关键。
目前,果实的成熟与否需要人工进行判断,可以在种植区域中安装监控设备,通过监控设备获取到种植区域内果实的视频信息,种植人员通过视频信息判断果实是否成熟。但是,由于农田监控视频容易受光照,天气等条件影响,尤其是在大雨、大雾、浓烟或夜间等因素下,在获取的视频中景物的对比度和颜色将退化,可识别度降低,造成果实成熟度判断的困难。
因此,如何提出一种方法能够对获取的视频进行处理,以提高对果蔬成熟度判断的准确性,成为业界亟待解决的重要课题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种果蔬成熟度检测方法及装置。
一方面,本发明提出一种果蔬成熟度检测方法,包括:
获取果蔬的视频信息;
对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;
将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;
根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。
另一方面,本发明提供一种果蔬成熟度检测装置,包括:
获取单元,用于获取果蔬的视频信息;
处理单元,用于对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;
转化单元,用于将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;
检测单元,用于根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。
本发明提供的果蔬成熟度检测方法及装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度检测的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例果蔬成熟度检测方法的流程示意图;
图2为本发明另一实施例果蔬成熟度检测方法的流程示意图;
图3为本发明又一实施例果蔬成熟度检测方法的流程示意图;
图4为本发明一实施例果蔬成熟度检测装置的结构示意图;
图5为本发明另一实施例果蔬成熟度检测装置的结构示意图;
图6为本发明又一实施例果蔬成熟度检测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明一实施例果蔬成熟度检测方法的流程示意图,如图1所示,本发明提供的果蔬成熟度检测方法,包括:
S101、获取果蔬的视频信息;
具体地,果蔬成熟度检测装置通过设置在农田的监控设备获取农田种植的果蔬的视频信息。其中,所述视频信息可以通过流媒体的方式传输到果蔬成熟度检测装置。
S102、对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;
具体地,果蔬成熟度检测装置将获得的视频信息进行图像增强处理。上述视频信息在生成的过程中,由于多种因素的影响,例如天气条件的影响,造成图像质量的下降,给图像的识别带来困难。本实施例中图像增强处理的目的是凸显图像中果蔬的颜色,以提高果蔬成熟度检测装置对所述图像中果蔬颜色的识别。例如,可以采用多尺度Retinex灰度图像增强算法对图像进行增强处理,以有效显示出阴天、下雨或处于阴影等情况下果蔬的颜色。
S103、将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;
具体地,三原色光模式即RGB色彩模式是常用的颜色模型,HSV色彩属性模式是一种比较直观的颜色模型,包含三个基本属性色调、饱和度和明度,能够较好的反应人对色彩的感知和鉴别。果蔬成熟度检测装置将经过增强处理的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式可以获得所述图像中果蔬的色调。其中,色调是色彩的基本属性,即通常所说的颜色。
S104、根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。
具体地,由于色彩属性模式能够较好的反应人对色彩的感知和鉴别,而色调能够表示出图像中果蔬的颜色,因此,果蔬成熟度检测装置根据所述图像中果蔬的色调,就可以对所述图像中果蔬进行成熟度的检测,相当于人们根据看到的果蔬的颜色而判断果蔬的成熟度。
本发明提供的果蔬成熟度检测方法,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度检测的准确性。
在上述各实施例的基础上,进一步地,根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测包括:
若判断获知所述图像中某一果蔬的色调大于预设值,则输出该果蔬可采摘的信息。
具体地,果蔬成熟度检测装置对比所述图像中某一果蔬的色调和预设值,如果所述图像中某一果蔬的色调大于预设值,则表明该果蔬可采摘,果蔬成熟度检测装置可以将该果蔬可采摘的信息发送到显示装置进行显示。所述预设值根据实际情况进行设定,本实施例不作限定。
本发明提供的果蔬成熟度检测方法,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而给出果蔬成熟度的具体判断方法,有利于对果蔬是否进行采摘进行判断。
图2为本发明另一实施例果蔬成熟度检测方法的流程示意图,如图2所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述果蔬成熟度检测方法还包括:
S205、根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,将所述图像中可采摘的果蔬以预设颜色显示。
具体地,果蔬成熟度检测装置在对所述图像中果蔬进行成熟度的判断后,将所述图像中可采摘的果蔬以预设颜色在显示屏上显示,例如以判断果蔬可采摘的颜色显示,而所述图像中其它部分以区别于所述预设颜色显示,以便于查看。
本发明提供的果蔬成熟度检测方法,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而将图像中可采摘的果蔬以预设颜色显示,有利于快速辨别可采摘的果蔬。
图3为本发明又一实施例果蔬成熟度检测方法的流程示意图,如图3所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述果蔬成熟度检测方法还包括:
S305、根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,若判断获知所述图像中可采摘的果蔬所占的面积大于预设面积,则发送采摘信息。
具体地,果蔬成熟度检测装置在对所述图像中果蔬进行了成熟度的判断后,计算所述图像中可采摘的果蔬的面积,将所述图像中可采摘的果蔬的面积与预设面积进行对比,如果所述图像中可采摘的果蔬的面积大于所述预设面积,那么可以发送采摘信息给工作人员,例如进行声音提示。所述预设面积根据实际情况进行设置,本实施例不做限定。
本发明提供的果蔬成熟度检测方法,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而通过对可采摘的果蔬面积的判断,有利于提供可以进行果蔬采摘的信息。
在上述各实施例的基础上,进一步地,所述对获取的视频信息进行图像增强处理包括:
通过多尺度Retinex灰度图像增强算法对获取的视频信息进行图像增强处理。
具体地,为了提高图像的显示质量和提高对比度,果蔬成熟度检测装置通过多尺度Retinex灰度图像增强算法对获取的视频信息进行图像增强处理。例如,果蔬成熟度检测装置在大雨、大雾或夜间等因素下获得的视频信息,经过多尺度Retinex灰度图像增强算法的增强处理,可以有效显示图像中果蔬的颜色。
本发明提供的果蔬成熟度检测方法,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而采用多尺度Retinex灰度图像增强算法,有利于提高对图像中果蔬的颜色识别。
图4为本发明一实施例果蔬成熟度检测装置的结构示意图,如图4所示,果蔬成熟度检测装置包括获取单元401、处理单元402、转化单元403和检测单元404,其中:
获取单元401用于获取果蔬的视频信息;处理单元402用于对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;转化单元403用于将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;检测单元404用于根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。
具体地,获取单元401通过设置在农田的监控设备获取农田种植的果蔬的视频信息。其中,所述视频信息可以通过流媒体的方式传输到果蔬获取单元401。
处理单元402将获得的视频信息进行图像增强处理。上述视频信息在生成的过程中,由于多种因素的影响,例如天气条件的影响,造成图像质量的下降,给图像的识别带来困难。本实施例中图像增强处理的目的是凸显图像中果蔬的颜色,以提高果蔬成熟度检测装置对所述图像中果蔬颜色的识别。例如,可以采用多尺度Retinex灰度图像增强算法对图像进行增强处理,以有效显示出阴天、下雨或处于阴影等情况下果蔬的颜色。
三原色光模式即RGB色彩模式是常用的颜色模型,HSV色彩属性模式是一种比较直观的颜色模型,包含三个基本属性色调、饱和度和明度,能够较好的反应人对色彩的感知和鉴别。转化单元403将经过增强处理的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,可以获得所述图像中果蔬的色调。其中,色调是色彩的基本属性,即通常所说的颜色。
由于色彩属性模式能够较好的反应人对色彩的感知和鉴别,而色调能够表示出图像中果蔬的颜色,因此,检测单元404根据所述图像中果蔬的色调,就可以对所述图像中果蔬进行成熟度的检测,相当于人们根据看到的果蔬的颜色而判断果蔬的成熟度。
本发明提供的果蔬成熟度检测装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。
在上述各实施例的基础上,进一步地,所述检测单元404具体用于:
若判断获知所述图像中某一果蔬的色调大于预设值,则输出该果蔬可采摘的信息。
具体地,检测单元404对比所述图像中某一果蔬的色调和预设值,如果所述图像中某一果蔬的色调大于预设值,则表明该果蔬可采摘,果蔬成熟度检测装置可以将该果蔬可采摘的信息发送到显示装置进行显示。所述预设值根据实际情况进行设定,本实施例不作限定。
本发明提供的果蔬成熟度检测装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而给出果蔬成熟度的具体判断方法,有利于对果蔬是否进行采摘进行判断。
图5为本发明另一实施例果蔬成熟度检测装置的结构示意图,如图5所示,所述果蔬成熟度检测装置还包括:
显示单元505用于根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,将所述图像中可采摘的果蔬以预设颜色显示。
具体地,在对所述图像中果蔬进行成熟度的判断后,显示单元505将所述图像中可采摘的果蔬以预设颜色在显示屏上显示,例如以判断果蔬可采摘的颜色显示,而所述图像中其它部分以区别于所述预设颜色显示,以便于查看。
本发明提供的果蔬成熟度检测装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而将图像中可采摘的果蔬以预设颜色显示,有利于快速辨别可采摘的果蔬。
图6为本发明又一实施例果蔬成熟度检测装置的结构示意图,如图6所示,所述果蔬成熟度检测装置还包括:
发送单元605用于根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,若判断获知所述图像中可采摘的果蔬所占的面积大于预设面积,则发送采摘信息。
具体地,在对所述图像中果蔬进行了成熟度的判断后,发送单元605计算所述图像中可采摘的果蔬的面积,将所述图像中可采摘的果蔬的面积与预设面积进行对比,如果所述图像中可采摘的果蔬的面积大于所述预设面积,那么可以发送采摘信息给工作人员,例如进行声音提示。所述预设面积根据实际情况进行设置,本实施例不做限定。
本发明提供的果蔬成熟度检测装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而通过对可采摘的果蔬面积的判断,有利于提供可以进行果蔬采摘的信息。
在上述各实施例的基础上,进一步地,所述处理单元402具体用于:
通过多尺度Retinex灰度图像增强算法对获取的视频信息进行图像增强处理。
具体地,为了提高图像的显示质量和提高对比度,处理单元402通过多尺度Retinex灰度图像增强算法对获取的视频信息进行图像增强处理。例如,处理单元402对在大雨、大雾或夜间等因素下获得的视频信息进行多尺度Retinex灰度图像增强算法的增强处理,可以有效显示图像中果蔬的颜色。
本发明提供的果蔬成熟度检测装置,由于能够通过对果蔬的视频信息进行处理,获得图像中果蔬的色调,从而对果蔬进行成熟度检测,提高了对果蔬成熟度判断的准确性。而采用多尺度Retinex灰度图像增强算法,有利于提高对图像中果蔬的颜色识别。
本发明提供的果蔬成熟度检测装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程,其功能在此不再赘述,可以参照上述方法实施例的详细描述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种果蔬成熟度检测方法,其特征在于,包括:
获取果蔬的视频信息;
对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;
将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;
根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测包括:
若判断获知所述图像中某一果蔬的色调大于预设值,则输出该果蔬可采摘的信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,将所述图像中可采摘的果蔬以预设颜色显示。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,若判断获知所述图像中可采摘的果蔬所占的面积大于预设面积,则发送采摘信息。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述对获取的视频信息进行图像增强处理包括:
通过多尺度Retinex灰度图像增强算法对获取的视频信息进行图像增强处理。
6.一种果蔬成熟度检测装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取果蔬的视频信息;
处理单元,用于对获取的视频信息进行图像增强处理,以提高对图像中果蔬颜色的识别;
转化单元,用于将增强处理过的图像从三原色光模式转化为HSV色彩属性模式,以获得所述图像中果蔬的色调;
检测单元,用于根据所述图像中果蔬的色调,对所述图像中果蔬进行成熟度检测。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述检测单元具体用于:
若判断获知所述图像中某一果蔬的色调大于预设值,则输出该果蔬可采摘的信息。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
显示单元,用于根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,将所述图像中可采摘的果蔬以预设颜色显示。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
发送单元,用于根据对所述图像中果蔬进行成熟度检测的结果,若判断获知所述图像中可采摘的果蔬所占的面积大于预设面积,则发送采摘信息。
10.根据权利要求6至9任一项所述的装置,其特征在于,所述处理单元具体用于:
通过多尺度Retinex灰度图像增强算法对获取的视频信息进行图像增强处理。
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Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106454302A (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107751355A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-03-06 | 鲁东大学 | 物流图像成熟度预知自控果蔬运输方法 |
CN108279238A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-13 | 深圳春沐源控股有限公司 | 一种果实成熟度判断方法及装置 |
CN109508401A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-22 | 维沃移动通信有限公司 | 一种提示方法及移动终端 |
CN109744559A (zh) * | 2017-11-07 | 2019-05-14 | 财团法人资讯工业策进会 | 水果催熟系统及水果催熟方法 |
CN111160250A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 安徽易刚信息技术有限公司 | 一种基于人工神经网络的蓝莓生长期检测方法及装置 |
CN111476153A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-31 | 中科汇智(重庆)信息技术合伙企业(有限合伙) | 一种水果成熟度计算方法 |
CN111489329A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-08-04 | 江山博达电子商务有限公司 | 一种基于互联网果园西红柿成熟度图像分析方法和分析系统 |
CN111783693A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-16 | 深圳市多彩汇通实业有限公司 | 果蔬采摘机器人的智能识别方法 |
CN112529152A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-19 | 开放智能机器(上海)有限公司 | 一种基于人工智能的西瓜成熟度检测的系统和方法 |
CN113191295A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-30 | 捷佳润科技集团股份有限公司 | 一种基于图像识别的火龙果成熟度识别的方法 |
CN113692222A (zh) * | 2019-02-15 | 2021-11-23 | 阿普哈维斯特技术股份有限公司 | 使用色调色彩空间和峰值查找的成熟度检测系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202110131U (zh) * | 2011-05-31 | 2012-01-11 | 河南农业大学 | 烟叶成熟度检测装置 |
CN103900975A (zh) * | 2014-04-10 | 2014-07-02 | 福建农林大学 | 一种判定甜柿果实成熟等级的比色卡及其使用方法 |
CN105004722A (zh) * | 2015-05-18 | 2015-10-28 | 西北农林科技大学 | 一种烟叶成熟度快速检测方法 |
CN105069810A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-18 | 中国烟草总公司广东省公司 | 一种大田烟叶成熟度定量评估方法 |
-
2016
- 2016-10-12 CN CN201610892016.7A patent/CN106454302A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202110131U (zh) * | 2011-05-31 | 2012-01-11 | 河南农业大学 | 烟叶成熟度检测装置 |
CN103900975A (zh) * | 2014-04-10 | 2014-07-02 | 福建农林大学 | 一种判定甜柿果实成熟等级的比色卡及其使用方法 |
CN105004722A (zh) * | 2015-05-18 | 2015-10-28 | 西北农林科技大学 | 一种烟叶成熟度快速检测方法 |
CN105069810A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-18 | 中国烟草总公司广东省公司 | 一种大田烟叶成熟度定量评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
吴雪梅等: "基于机器视觉的成熟番茄自动识别技术", 《计算机工程与设计》 * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107751355A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-03-06 | 鲁东大学 | 物流图像成熟度预知自控果蔬运输方法 |
CN109744559A (zh) * | 2017-11-07 | 2019-05-14 | 财团法人资讯工业策进会 | 水果催熟系统及水果催熟方法 |
CN108279238A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-13 | 深圳春沐源控股有限公司 | 一种果实成熟度判断方法及装置 |
CN109508401A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-22 | 维沃移动通信有限公司 | 一种提示方法及移动终端 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
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