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摘要:
为了提升蔬菜自动嫁接机嫁接自动化程度,在嫁接过程中实现机器替代人眼进行操作,基于机器视觉分析茄科幼苗轮廓链特征参数、幼苗轮廓链链角变化、跨距、水平截线宽度、幼苗估计苗茎及幼苗中心线斜率参数,确定幼苗子叶、真叶和根部位置,根据幼苗轮廓特征结合曲线拟合确定切削点位置和切削角度,使用100幅蕃茄幼苗图像进行实验.实验表明,基于机器视觉的幼苗切削参数特征识别及定位准确率较高,幼苗轮廓链提取准确为97%,切削点位置与切削角度确定的准确率分别为93%和90%.因此基于机器视觉可以快速、准确地确定切削点位置及切削角度,提高嫁接机嫁接过程中嫁接操作准确率及幼苗成活率.
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文献信息
篇名 基于机器视觉的茄科幼苗切削特征识别
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 机器视觉 轮廓提取 特征识别 切削点 切削角度 曲线拟合
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 25-31
页数 7页 分类号 TP301
字数 3986字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.191477
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 喻擎苍 浙江理工大学信息学院 37 440 8.0 20.0
2 贾靖 浙江理工大学信息学院 4 0 0.0 0.0
3 赵晖 浙江理工大学信息学院 4 0 0.0 0.0
4 周磊 浙江理工大学信息学院 2 0 0.0 0.0
5 费焕强 浙江理工大学信息学院 2 0 0.0 0.0
6 龚征绛 浙江理工大学信息学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
轮廓提取
特征识别
切削点
切削角度
曲线拟合
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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