بسط يك الگوريتم ماشين بينايي براي شناسايي ميوه سيب تحت شرايط نور طبيعي روز

Development of a set of machine-vision algorithms for apple fruits recognition under daylight conditions

مكانيزاسيون برداشت ميوه هاي درختي گامي است در راستاي افزايش بهره وري توليد محصولات باغي. خودكار سازي يكي از شيوه هاي مكانيزاسيون برداشت مي باشد و نقش ماشين بينايي در اين فرآيند بسيار حياتي است. بنابراين، بسط يك الگوريتم كارآمد براي شناسايي ميوه سيب كه بتواند در شرايط نور طبيعي روز كارآمد باشد بسيار ضروري است. در اين پژوهش سي تصوير رنگي از چتر درختان سيب رد دليشز ( رقم : Red Delicious ) تهيه شد. تصاوير تحت شرايط نور طبيعي روز تهيه شدند و در هنگام تهيه تصاوير، هيچ كنترلي روي نور انجام نگرفت. دو الگوريتم براي شناسايي ميوه سيب تدوين و ارزيابي شد. اين الگوريتم ها عبارت بودند از: الگوريتم لبه ياب و الگوريتم پردازش رنگ و شكل. الگوريتم لبه ياب موفق نبود؛ اما الگوريتم پردازش رنگ و شكل توانست در 25 تصوير ميوه را تشخيص داده و با دقت 85/17 % محل يابي كند.

Mechanization of tree fruit harvesting is an approach to promote the productivity of horticultural production. Automation is a method of harvesting mechanization and role of machine vision in the process is vital. Therefore, developing a set of algorithm that is capable to recognize apple fruits under natural daylight conditions is an essential requirement. In the paper, thirty frames of color image were acquired from the canopy of Red Delicious apple trees. The images were acquired under natural daylight conditions and no control was applied on the luminance of the scenes. In order to determine the apple fruits in the images, two set of algorithms were developed and evaluated for recognition of apples in the images. The algorithms were: edge detector and color-and-shape detector. Although, edge detector was not successful, the second algorithm that was based on color-and-shape detection was capable to identify the fruits in 25 frames out of 30 images and locate them with accuracy of 85.17%