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摘要:
现阶段随着工业自动化的不断发展,实现草莓采摘的智能化、机械化已经成为了一种必然的发展趋势,而实现智能草莓采摘的关键就是要设计出精度较高的图像识别系统.本文中的图像识别系统在识别草莓的过程中采用了颜色识别和特征识别相结合的方法,两种方法的结果进行比对得到草莓的质心坐标并且分辨出成熟草莓与不成熟草莓,最终结果误差很小.同时我们加入了卷积神经网络辅助级联分类器来对目标物草莓进行判别,最终正确率可以达到92%以上.在此基础上,我们通过Python设计出上位机界面,界面中包含了图像识别效果图与控制指令等部分.
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文献信息
篇名 草莓采摘机器人图像识别系统研究
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 图像识别系统 果实定位 卷积神经网络 Python 上位机界面
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 设计研究与应用
研究方向 页码范围 184-188
页数 5页 分类号 TP242.6
字数 2948字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2018.06.042
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 王璐瑶 天津工业大学机械工程学院机电系 2 15 1.0 2.0
2 侯贵洋 天津工业大学电子信息工程学院通信工程系 1 14 1.0 1.0
3 赵桂杰 天津工业大学大学电子信息工程学院电信系 1 14 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像识别系统
果实定位
卷积神经网络
Python
上位机界面
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
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
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