基于BP神经网络的草莓图像分割

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1、中国农业大学学报2004，9(4)：65～68JournalofChinaAgriculturalUniversity草莓采摘机器入的研究：工．基于BP神经网络的草莓图像分割张铁中周天娟(中国农业大学工学院，北京100083)摘要草莓成熟度和空间位置的识别是草莓采摘机器人研究的重要环节，解决此问题必须首先对采集的草莓图像进行分割。采用三层BP神经网络，通过分析选取3×3邻域像素的H通道值作为草莓图像的特征；选取HSV模型中与亮度无关的通道以排除图像的明暗对分割效果的影响；采用单通道以缩短图像处理时间。选取20幅图像作为训练样本，CA．h~5_借助Photoshop软件分割后的图

2、像作为教师信号，采用BP算法对神经网络的权值进行训练。经过100次循环后(误差为0．001)，获得了有效的网络权值。试验结果表明。利用BP神经网络能较好地实现成熟草莓果实与背景的分离，经过提取大区域和腐蚀、膨胀等算法的进一步处理后。效果更好；而且，只要改变勘l练时的教师信号，即可实现对草莓果梗、萼片等图像的分割。关键词BP神经网络；草莓；图像分割；特征中图分类号TP274文章编号1007—4333(2004)04—0065—04文献标识码AStrawberryharvestingrobot：I．SegmentationofstrawberryimagebyBPneuralnet

3、workZhangTiezhong，ZhouTianjuan(ColegeofEngineering，ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100083。China)AbstractForthestrawberryharvestingrobot，thedegreeofmaturationandrecognitionofthepositioninspacearetheimportantsteps．Firstofall，segmentationofstrawberryimageisrequired．ThethreelayersBPneuralnetw

4、orkmethodforsegmentingthetruecolorofstrawberryimagewasstudied．TheHchannelvaluesof3×3neighborhoodpixelswereobtainedasfeaturesthroughanalysis．IntheHSVmodel，channelHwaschosentogetridoftheeffectoflightbecauseithadnorelationwithlight．Singlechannelwasselectedtoshortenprocessingtime．Inthenetwork．20

5、strawberryim—agesweretakenastrainingsamples．Andresultsofmanualsegmentationimagesweretakenasteachersignals．TheBPalgorithmwasusedtotraintheparameterofthenetwork．Theeffectiveparameterwasachievedafter100times’training．Theerrorwas0．001．Theresultofthisexperimentshowedthatexpectedsegmentationresult

6、couldbeachievedbyusingBPnetworkmethod．Aftertakingfurtherprocessingsuchaspickingupbiggerareas，erosionanddi—lation，etc．，theresultcouldbebetter．Moreover，iftheteachersignalswerechanged，theimagesegmentationofpe—duncleorsepalcouldberealizedeasily．KeywordsBPneuralnetwork；strawberry；imagesegmentatio

7、n；feature我国草莓栽培面积1985年约为3300hm，近(约30d)，草莓日成熟量可达150～200kg·年来迅速扩大，到2000年已达到66700hm，北起667m_。，2个劳动力需工作约10h·d-1才能采摘黑龙江，南至广东，东起山东，西到新疆均有种完。草莓采摘工作的复杂性和劳动强度已成为制约植。草莓成熟后必须及时采摘，尤其是盛果期草莓种植业发展的重要因素。然而，由于草莓形状收稿日期：2004—04—23基金项目：国家高技术研究发展计划资助项目(2001AA422300)作者简介