基于计算机视觉技术的砀山酥梨果梗识别

• 作者: 吕冬 周平 徐冯黎 徐旭艳
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 酥梨 果梗 像素畸变 像素点分析
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 642-646
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20150626.012

摘要

针对酥梨果梗计算机视觉检测方法的普适性问题,提出了一种利用像素点分析法识别果梗的算法.将酥梨图像进行二值化、滤波、形态学运算等预处理后,用Sobel算子提取酥梨图像边缘,再由一阶矩特征计算图像形心.选定形心为参考原点,建立图像的笛卡尔坐标系;从Y轴负方向开始,逆时针分别按15°和10°形心角对轮廓边缘点进行区域分块;统计分块区域内的像素点特征,并依此特征识别果梗.结果表明,对于无果梗的酥梨,15°和10°均能精确识别出来;有果梗的酥梨,15°较10°的识别率高,且含果梗区域的像素特征较其他区域的有很大突变.总体上果梗识别正确率可达97％,一定程度上可以满足酥梨果梗识别的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周平	安徽农业大学工学院	17	22	2.0	4.0
2	徐旭艳	安徽农业大学工学院	2	13	2.0	2.0
3	吕冬	安徽农业大学工学院	2	13	2.0	2.0
4	徐冯黎	安徽农业大学工学院	1	2	1.0	1.0