Trương Quốc Bảo * , Nguyễn Minh Luân Quách Tuấn Văn

* Tác giả liên hệ (tqbao@ctu.edu.vn)

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.
Keywords: Fruit harvesting robot, ripe tomato detection and recognition, r-g chromaticity plane, shape analysis, camera calibration

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.
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

Article Details

Tài liệu tham khảo

Jian-jun Y., Han-ping M., Su-yu H., 2009. Segmentation Methods of Fruit Image based on Color Difference. Journal of Communication and Computer 6 (7): 40-45.

Hannan M. W., Burks T. F., Bulanon D. M., 2009. A Machine Vision Algorthm Combining Adaptive Segmentation and Shape Analysis for Orange Fruit Detection. Agricultural Engineering International 11 (1): 1-17.

Hetal N.Patel., Jain R. K., Joshi M. V., 2011. Fruit Detection using Improved Multiple Features based Algorithm. International Journal of Computer Applications 13 (2): 1-5.

Manaf A. Mahammed, Amera I. Melhum, Faris A. Kochery,, 2013. Object Distance Measurement by Stereo Vision. International Journal of Science and Applied Information Technology (IJSAIT) 2 (2): 5-8.

Arman Arefi, Asad Modarres Motlagh, Rahman Farrokhi Teimourlou, 2010. A segmentation algorithm for the automatic recognition of tomato at harvest. Journal of Food, Agriculture & Environment 8 (3&4): 815-819.

Suzuki S., Abe K., 1985. Topological Structural Analysis of Digitized Binary Image by Border Following. Computer Vision, Graphic, and Image Processing 30 (1): 32-46.

Yuen H. K., Princen J., Illingworth J., Kittler J., 1990. Comparative Study of Hough Transform Methods for Circle Finding. Image Vision Computer 8 (1): 71-77.

Luc Vincent, 1993. Morphological Grayscale Reconstruction. In Image Analysis: Applications and Efficient Algorithms. IEEE Transactions on Image Processing 2 (2): 176-201.

Balkenius C., Johansson B., 2007. Finding Colored Objects in a Scene. CiteSeer.

R. Hartley and A. Zisserman, 2000. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 138-183.

Alain Boucher, IFI 2012. Image processing and Computervision, slide 9 of course, Can Tho University.