RECONOCIMIENTO DE CÍTRICOS EN ESCENARIOS REALES BASADO EN VISIÓN ARTIFICIAL

Resumen

En la actualidad, los cítricos se cosechan principalmente de forma manual, con una baja eficiencia y un alto coste, lo que da lugar a una demanda inminente de robots para la recolección de fruta. Por lo tanto, reconocer y localizar cítricos de características complejas utilizando la tecnología de visión artificial es la premisa y la tecnología clave para que los robots puedan cosecharlos. Para reconocer de forma precisa e inmediata los cítricos maduros, este estudio propone un método novedoso basado en el método Otsu de umbral adaptativo y en el método mejorado del anillo aleatorio. En primer lugar, una agrupación de cítricos fue segmentada utilizando el método Otsu de umbral adaptativo, sobre el componente V del espacio de color Crominancia de Luminancia (YUV), extrayendo después la agrupación real de cítricos tras un proceso de eliminación del ruido. En segundo lugar, el contorno de los cítricos fue extraído usando un operador de detección de Canny con el punto de catástrofe de curvatura removido. El borde menor de los cítricos se colocó sobre la imagen para obtener el borde de los cítricos de cada segmento. Por último, el anillo de características de los cítricos se ajustó para cada segmento a un borde continuo utilizando el método mejorado de anillo aleatorio basado en el algoritmo Greedy. Se realizaron experimentos utilizando las imágenes de los cítricos en varios escenarios reales. Los resultados demuestran que el método propuesto aumenta la tasa global de reconocimiento de los cítricos al 95% con un consumo de tiempo de aproximadamente 80 ms. El método propuesto mejora la eficiencia del reconocimiento, aumenta la precisión del reconocimiento de los cítricos y proporciona apoyo técnico a los robots recolectores de fruta. Por último, el método propuesto puede generalizarse a la localización y el reconocimiento de otras frutas similares, lo que proporciona un valor de investigación significativo. Palabras clave: Reconocimiento de cítricos, método Otsu de umbral adaptativo, algoritmo Greedy, método del anillo aleatorio