基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法

• 作者: 刘浩洲 崔永杰 穆龙涛 陈礼鹏 高宗斌
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 猕猴桃花朵 花朵识别 K-means聚类 卷积神经网络 授粉机器人
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: S126
• 字数: 2378字
• 语种: 中文

摘要

针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低.为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法.首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神经网络对这4个类别图像进行分类,自动选出花蕊图像;再通过形态学运算对花蕊图像进行去噪,计算余下各个区域形心,找到各花朵在图像中位置并标出,最终完成猕猴桃花朵识别.该算法识别成功率为92.5％,满足现有授粉机器人要求,利于提高其自动化程度.