自然光照条件下苹果识别方法对比研究
2016-11-15分类号:TP391.41;S661.1
【部门】中国农业大学信息与电气工程学院/现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
【摘要】针对自然光照条件下果园苹果识别效果不佳的问题,从苹果的颜色分割和形状提取2方面进行对比研究,提出一种自然光照条件下的苹果识别方法。利用错检率、漏检率和处理速度3个量化指标综合对比分析颜色阈值、SVM和BPNN 3种苹果颜色分割方法的处理效果。比较6种边缘检测算法对苹果区域图像的边缘检测效果,并使用HougH圆检测算法对苹果形状进行提取,以获得苹果的圆心和半径。试验结果表明:由BPNN的苹果颜色分割方法以及结合Log和HougH的苹果形状提取方法所构建的果实识别算法具有较高的鲁棒性和准确性,能有效克服果实遮挡、重叠和颜色变异等问题,果实平均识别率可达91.6%。
【关键词】苹果 阈值分割 BPNN SVM 边缘检测 Hough圆检测 果实识别
【基金】国家自然科学基金资助项目(31071330)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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