Detection and Counting of Lemons using Artificial Vision and Tracking Techniques for Real Time Harvest Estimation

Abstract

En la actualidad la estimación de la cantidad de frutos recolectados para un agricultor resulta de gran importancia brindándole una herramienta significativa para la toma de decisiones acerca de la producción. El presente trabajo tiene como objetivo automatizar el proceso de conteo de limones en tiempo real para un relevamiento de datos durante el proceso de cosecha, utilizando un equipo de visión de bajo procesamiento y cámaras de baja resolución montadas sobre una cosechadora de limones. Para tal fin se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes basadas en color, índices de vegetación, morfología matemática y tracking de objetos a partir del algoritmo Kuhn-Munkres. Para evaluar el rendimiento del algoritmo se hicieron pruebas sobre 6 videos tomados con una resolución de 640x480 píxeles en la fase de cosecha obteniendo como resultado un porcentaje de aciertos superior al 95% entre el recuento visual y el conteo brindado por el algoritmo.

Nowadays, estimating the amount of fruit harvested is an important process for a farmer, providing a significant tool for making decisions about production. This work aims to automate the counting of lemons in real time during the harvesting process, using low processing vision equipment and low resolution cameras mounted on a lemon harvester. Different techniques were used, such as color-based image processing, vegetation and contrast index, mathematical morphology and object tracking based on the Kuhn-Munkres algorithm. To evaluate the performance of the algorithm, six harvest videos with a resolution of 640x480 pixels were tested, resulting in a success rate of over 95% between the visual count and the count provided by the algorithm.