【摘 要】
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采用0.57R-0.18G-0.2B色差分量法对刺梨图像进行处理,通过Ostu自适应阈值分割、形态学滤波和二值图像白色色素面积阈值等方法对图像进行一次分割。根据刺梨果实图像的颜色和
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,国家林业和草原局刺梨工程技术研究中心,贵州省山地农业智能装备工程研究中心,贵州省特色装备及制造技术重点实验室,六盘水师范学院
【基金项目】
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贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788);贵州省普通高等学校工程研究中心建设项目(黔教合KY字[2017]015);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2019]5616号)
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采用0.57R-0.18G-0.2B色差分量法对刺梨图像进行处理,通过Ostu自适应阈值分割、形态学滤波和二值图像白色色素面积阈值等方法对图像进行一次分割。根据刺梨果实图像的颜色和纹理特征,再采用YCbCr颜色空间模型中各分量的阈值对图像进行二次分割。通过标记分水岭分割算法对粘连果实连通区域进行分割,利用Hough圆变换对独立、遮挡和重叠情况下的果实外圆进行拟合和修复,最终获取果实质心坐标及其半径。试验结果表明:刺梨果实识别正确率均高于92%,说明本算法能够对刺梨果实进行有效地识别。
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