在国外，日本和荷兰等国在这方面的研究起步较早，已有部分成果用于实际生产。早在1987年，Whittaker A.D.等用数字图像分析方法，可以根据形状来寻找番茄，当背景存在大量噪声和番茄部分被叶遮挡或部分重叠时也是有效的。1996年，zhangshuhai、Takahashi-T等通过模式识别来实现对苹果的检测、定位，进而可以自动采摘苹果。张树魁等采用了根据形状来寻找苹果的方法，该方法可利用水果、叶和枝的红外图像，结合遗传算法加以辅助识别,为全天候苹果收获机器人的研究创造了条件。2002年，在工厂化农业应用中，VanHenteii等开发出了一个智能温室黄瓜收获机器人系统。该系统是现今相对成熟完善的一个系统，在实际应用中，该系统的机器人能达到80%的采摘成功率，平均每个机器人采摘一个黄瓜大约需要45秒。德田胜等成功研制了一种西瓜收获机器人的视觉系统，他们将采集的图像类型从RGB变换为HIS，然后观察其色调和饱和度，识别并检测西瓜的成熟度。SlaughterD.C.等采用建立分类模型的方法，对柑橘收获中的计算机视觉系统作了研究，实验证明该分类器正确率达到了75%。
图：山东寿光 蔬菜科技博览会上的智能温室采摘机器人
在国内，这方面的研究文献还不多，差距比较明显。最早的是周云山等研究了计算机视觉在蘑菇采摘机器人上的应用。文中阐述了蘑菇采摘机器人的工作过程，并重点讨论了其视觉系统中图像分析所采用的算法，包括蘑菇和苗床图像信息的数宇特征、提取蘑菇边界的算法、封闭曲线的周长、面积和其形心的计算等。1995年，陈晓光、于海业等利用图像处理技术求出蔬菜的轮廓线，并研究了蔬菜苗空间位置、蔬菜苗高度和苗木重叠的识别技术。2001年，张瑞合、姬长英等运用双目视觉的方法，研究了番茄收获中番茄的精确定位问题。通过实验发现，当目标与摄像机的距离为300-400mm时，其深度误差可控制在3%-4%，但是对番茄的识别问题没有作深入的探讨。
（作者：肖俊山：淄博周村 北方温室大棚建设网）
