典型文献
基于机器视觉的番茄采摘器红外图谱识别研究
文献摘要：
为了实现番茄分类自动化采摘,基于机器视觉和红外图谱技术设计了识别系统.基于可见光分析,分离番茄图像,对RGB和HSI通道强度进行分析,发现色调H可以有效区分除半熟和成熟阶段的番茄成熟度;引入红外图谱分析,采集810nm番茄图谱,发现灰度在半熟和成熟阶段区别明显.因此,建立半熟和成熟阶段区分模型,并以G、R、H、NIR强度以及4个因素标准方差为系统输入,基于色调H处理番茄图像,采用聚类算法计算番茄中心和半径.对成熟度判定与番茄半径精度进行测试,结果表明:成熟度分类准确率在94.8％以上,半径相对误差小于6％.
文献关键词：
番茄;采摘器;红外识别;图像识别;成熟分类
中图分类号：
作者姓名：
陈进熹;丁洁瑾
作者机构：
杭州职业技术学院 特种设备学院, 杭州 310018;浙江同济科技职业学院 机械与电气工程系, 杭州 311231
文献出处：
引用格式：
[1]陈进熹;丁洁瑾-.基于机器视觉的番茄采摘器红外图谱识别研究)[J].农机化研究,2022(04):44-48,53
A类：
810nm
B类：
机器视觉,番茄采摘,采摘器,红外图谱,技术设计,识别系统,可见光,RGB,HSI,色调,半熟,成熟阶段,成熟度,图谱分析,灰度,NIR,标准方差,聚类算法,算法计算,分类准确率,红外识别,图像识别,成熟分类
AB值：
0.369041
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