基于机器视觉的猕猴桃果实目标提取研究

• 作者: 武涛 袁池 陈军
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 机器视觉 Haartraining 猕猴桃识别 分水岭算法 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41|S126
• 字数: 2585字
• 语种: 中文

摘要

提出利用Haartraining进行猕猴桃识别的方法,有效提取出图像中猕猴桃所在区域；提出在Lab空间中的a通道对目标区域进行图像预处理,选用otsu阈值分割,可快速和正确分割出果实与背景；对于果实粘连情况,提出利用分水岭算法,有效分开了果实粘连,进而通过边缘检测获得猕猴桃的轮廓图像及相关数据.实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影和日照等自然环境影响,准确地提取果实的特征参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈军	西北农林科技大学机电学院	103	1155	17.0	30.0
2	袁池	西北农林科技大学机电学院	4	47	3.0	4.0
3	武涛	西北农林科技大学机电学院	2	32	2.0	2.0