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基于机器视觉的自然环境中成熟荔枝识别
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:《农业机械学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州510642
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50775079); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200805640009)
中文摘要:

研究了自然场景下成熟荔枝的识别技术。通过分析荔枝彩色图像的颜色和灰度特征,选取YCbCr颜色模型进行处理,对其Cr分量图进行阈值分割去除复杂背景,并采用形态学和连通区域标注法消除分割后的随机噪声;然后结合一维随机信号直方图分析法与模糊C均值聚类法(FCM)对处理后的荔枝图像进行聚类和分割,实现荔枝果实和果梗的识别。不同光照条件下的识别实验结果表明,算法均能有效分割出果实和果梗,综合识别率达到95.5%。

英文摘要:

A recognition method of mature litchi in natural scene was researched. Through analyzing the gray and color features of litchi, the YCbCr color model was selected, and by using threshold segmentation, the Cr component image was selected to remove the complex background, then morphology operation and connected region label were used to remove random noise, and then the one-dimensional random signal histogram analysis and the fuzzy C-means clustering (FCM) segmentation were used to achieve the recognition of litchi fruit and peduncle. The recognition results under different natural conditions showed that the algorithm could segment the fruit successfully and the recognition rate reached to 95.5 %.

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期刊论文 34 会议论文 21 获奖 6 专利 5
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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884