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摘要:
在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.
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目标识别
内容分析
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文献信息
篇名 基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 番茄 收获机器人 YUV颜色模型 图像分割 机器视觉
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 176-180
页数 分类号 TN911.73|TP242.6+.2
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.12.032
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 胡云堂 九江学院机械与材料工程学院 11 57 4.0 7.0
2 林伟明 九江学院机械与材料工程学院 15 54 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
番茄
收获机器人
YUV颜色模型
图像分割
机器视觉
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
北京德外北沙滩1号6信箱
2-363
1957
chi
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