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摘要:
为正确识别自然条件下田间成熟番茄;顺利完成其自动采摘,研究了基于颜色特征的田间番茄识别方法.对采集的100幅自然条件下田间番茄图片进行颜色特征提取和理解的基础上,建立了利用成熟番茄与背景(未成熟番茄、枝叶等)在I2颜色指标上的差异进行番茄识别的颜色模型,并利用Ostu法将成熟番茄从背景中分割出来.通过在顺光条件和逆光条件下进行试验,结果表明该模型可以较好地实现自然条件下田间成熟番茄的识别.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 机器视觉识别田间成熟番茄的研究
来源期刊 安徽农业科学 学科 农学
关键词 机器视觉 颜色特征 图像分割 识别
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 农业基础科学与方法
研究方向 页码范围 1322-1323
页数 2页 分类号 S126
字数 1627字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2008.04.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张祖立 沈阳农业大学农业工程学院 106 1340 20.0 33.0
2 吕小莲 沈阳农业大学农业工程学院 10 114 6.0 10.0
3 吕小荣 沈阳农业大学农业工程学院 9 46 5.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
颜色特征
图像分割
识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
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436536
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