基于HOG+SVM图像识别的梭子蟹分拣机械手控制系统设计

• 作者: 冯燕尔 刘凯 李莉莉 王晓俊 肖红俊
• 来源期刊: 机械工程师
• 学科: 农学
• 关键词: 梭子蟹 智能分拣 HOG特征 SVM分类器 机械手
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 机械研究与分析
• 页码范围: 56-59,62
• 页数: 5页
• 分类号: S951.2
• 字数: 4710字
• 语种: 中文

摘要

为了解决渔港梭子蟹分拣过程中劳动强度大、分拣数量多等缺陷,设计了一套小型的梭子蟹分拣机械手控制系统,该系统以K60单片机为主控芯片,结合带摄像头的机械手和智能小车,加持基于HOG特征的SVM分类器算法对梭子蟹进行识别,通过爪端压力数据和爪端夹持角度取得梭子蟹质量和尺寸,实现对梭子蟹的智能分拣,并介绍了其机械结构、硬件和算法的设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莉莉	浙江海洋大学船舶与机电工程学院	36	76	5.0	6.0
2	冯燕尔	浙江海洋大学船舶与机电工程学院	15	25	2.0	4.0
3	肖红俊	浙江海洋大学船舶与机电工程学院	4	4	1.0	1.0
4	刘凯	浙江海洋大学船舶与机电工程学院	2	2	1.0	1.0
5	王晓俊	浙江海洋大学船舶与机电工程学院	1	1	1.0	1.0