文献类型：期刊文章

作　　者：张春龙[1] 张楫[2] 张俊雄[1] 李伟[1]

机构地区：[1]中国农业大学工学院,北京100083 [2]卡内基.梅隆大学机器人研究所,匹兹堡宾夕法尼亚州15213

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA102406);国家自然科学基金资助项目(31301232;31101079)

年　　份：2014

卷　　号：45

期　　号：10

起止页码：277-281

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20144600200300)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现大型果园生产中果实产量监控和预测,研究了基于机器视觉的树上绿色苹果识别方法。为彩色相机配备一环形闪光灯用于夜间苹果树的图像采集,设计了以归一化的g分量和HSV颜色空间中H、S分量为特征参数的支持向量机(SVM)分类器和以超绿算子(2G-R-B)为特征的阈值分类器组合而成的混合分类器,实现了绿色苹果在近色背景中的有效识别;针对识别结果中的果实粘连情况,通过计算区域面积以及区域长、短轴之比,识别粘连区域,并对粘连果实区域图像进行欧氏距离变换,进而针对粘连区域距离变换图像采用分水岭算法进行分割,可将大部分粘连果实分开,并最终实现近色背景中绿色苹果的识别与计数。通过对64幅果树图像实验表明,该方法平均识别正确率为89.30%。

关 键 词：绿色苹果 近色背景  机器视觉 支持向量机 分水岭  

分 类 号：TP391.4] S24[计算机类]