Grape berry calibration by computer vision using elliptical model fitting
Résumé
Dans le cadre de la gestion viti-vinicole, les producteurs sont demandeurs de nouveaux outils pour estimer le stade de croissance et le potentiel qualitatif des grappes. Plusieurs études montrent l'importance de la taille des baies en tant qu'indicateur de qualité. Ce papier propose une méthode de vision numérique pour estimer la taille des baies à partir d'images acquises au champ. L'objectif est de retrouver le profil de toutes les baies visibles sur la grappe, y compris celles qui sont partiellement occultées. Un modèle de type ellipse est utilisé pour retrouver la forme complète des baies à partir de leurs contours visibles. La méthode combine une première étape de détection et nettoyage des contours basée sur l'algorithme de partage des eaux, et un algorithme d'ajustement d'ellipse par moindres carrés. / In the frame of vineyard and wine process management, producers are looking for novel tools to estimate the growth stage and potential quality of vine grapes. Several studies show the importance of the berry size as a growing and quality indicator. This paper proposes an image processing method to estimate the berry size of vine grapes by image acquisition in the field. The goal is to recover the profile of each visible berry in the grape, including partially occluded ones. In the present approach, an elliptical contour model is used to recover the complete shape of each berry from its visible edges. This method combines a primary edge detection and cleaning process based on a watershed algorithm, and a direct least square ellipse fitting algorithm.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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