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作者：刘姣娣;张立昌;蒋水元;许洪振;张邦;张小龙;
单位：桂林理工大学广西高校先进制造与自动化技术重点实验室;桂林理工大学机械与控制工程学院;中国科学院广西植物研究所;
摘要：针对传统RGB图像处理算法无法分割毗邻罗汉果的问题，提出一种基于深度图像的毗邻罗汉果分割方法。利用罗汉果的圆度形状特性与藤蔓垂挂特性，从果实底部获取果实的深度图像，引入流体力学中源点的理论，提出将梯度向量看作运动矢量场，计算矢量场散度的方法，实现果实的粗定位。使用K-means++聚类算法对深度图像进行分割，提出一种基于定位点的连通域分割算法，实现对毗邻罗汉果单个果实的分割。结果表明，毗邻果实分割算法具有较快的处理速度和较高的分割精度，平均单张图像用时0.139 s，分割准确度为94.43%，精确度为94.20%，召回率为95.79%；与现有算法相比，准确率提高2.64%，处理速度提升88.5%。可在复杂光照环境下对单个和毗邻的果实进行分割，规避彩色图像处理的局限性。研究为罗汉果的机械化自动采摘提供技术支撑。
关键词：图像分割;;深度图像;;罗汉果;;果实毗邻;;梯度向量
基金资助：广西重点研发计划项目(桂科AB21238011)
