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色選機也能用來分選西紅柿的?這篇文章給你答案

文字:[大][中][小] 手機頁面二維碼 2021/5/24     瀏覽次數:    
視頻中展示的色選機首先通過前置收割及理料裝置將西紅柿規整的排列在傳送帶上,接下來通過計算機視覺中的光譜分析算法來判斷每一個西紅柿的顏色。那么色選機是如何做到通過顏色來判別不同成熟度的西紅柿呢?
    自然界中的圖像是以RGB色彩空間的方式在計算機中存儲的。RGB是最常用于顯示器的色彩空間,R(red)是紅色通道,G(green)是綠色,B(blue)是藍色通道。如圖一所示,紅、綠、藍三種顏色以不同的量進行疊加,就可以顯示出五彩繽紛的色彩。

圖一:RGB顏色空間

    RGB 格式里(0,0,0)代表著黑色,(255,255,255)代表著白色。紅色(R)通道的數值越高,說明顏色中含有的紅色分量越多。

    現在我們以這張草莓圖片為例,用RGB通道提取草莓,姑且把這張圖片叫做Strawberry。

圖二:草莓圖像

    我們將原始圖像的不同顏色通道進行分離,之后就可以得到三張單通道的圖片,如下所示:
圖三:R 通道、G 通道、B 通道圖像

    與彩色的RGB圖像不同的是:單通道的圖每個像素點只有一個數值,所以處理后的圖片是灰色的。我們發現處理后的草莓在R通道比較亮,但是在G通道和B通道都比較黑。這是因為草莓含的紅色比較多,所以在 R 通道中的數值比較高,數值越高也就越亮。白色花瓣在三張圖中都是白色,因為白色含的紅、綠、藍色都很多,所以不管在哪個通道,都會很亮。

    這時,我們可以分別設定 R、G、B 通道的像素值范圍,在圖像 Strawberry中,范圍內的像素值會變白,不在范圍內的會變黑。

    例如,我們設置 R 的范圍是 100~255,G 是 0~20,B 是 0~20,這時,只有紅色含量高,藍色綠色含量低的部分才會變白,其他部分都會變黑了,草莓也就隱約可見啦。

圖四:分離出的草莓圖像

    這樣我們就成功地通過一個簡單的、基于經驗主義的圖像算法分離出了草莓圖像。

    按照同樣的邏輯:如果一個西紅柿的顏色越接近于綠色,那么這個西紅柿的成熟度則越低,反之如果一個西紅柿的顏色越接近于紅色,那么這個西紅柿的成熟度則越高。得到綠色西紅柿的圖像坐標位置后,通過圖像坐標系與真實坐標系之間的轉換來計算西紅柿在每個時間點的掉落位置,控制撥塊將不夠成熟的西紅柿剔除出去。
    其中坐標系的轉換方式如下:

    從世界坐標系到相機坐標系,涉及到旋轉和平移(其實所有的運動也可以用旋轉矩陣和平移向量來描述)。繞著不同的坐標軸旋轉不同的角度,得到相應的旋轉矩陣,如下圖所示:
    那么從世界坐標系到相機坐標系的轉換關系如下所示:

    視頻中的色選機可以通過顏色識別的方法剔除98%的未成熟西紅柿。從而節省農業從業者95%的勞動力以及大量的時間。

    本款色選機具有執行效率高的優點、但是由于識別算法只是通過顏色簡單的判斷西紅柿的成熟情況,無法同時檢測出西紅柿的畸形、形狀、大小等其他指標。如果采用最新的人工智能神經網絡模型來完成相關的智能分選任務,肯定可以增加西紅柿識別的指標范圍,并且大幅提升西紅柿分選的準確率。
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