【摘 要】
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利用机器视觉对果树果实进行自动识别和检测是开发农业自动收获机器人的基础。冠层图像中的树枝、树叶和其他果实的遮挡会影响果实检测的准确性。为了给水果采摘机器人提供科学可靠的技术指引,该研究提出了一种利用点云图像检测红色水果的方法,以克服遮挡对检测的影响。首先,利用红色绿色阈值法从树的点云图像中分割出果实区域。然后,利用稀疏离群去除算法去除果实点云中的噪声点。最后,基于减法聚类算法对每个水果的点云进行检
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利用机器视觉对果树果实进行自动识别和检测是开发农业自动收获机器人的基础。冠层图像中的树枝、树叶和其他果实的遮挡会影响果实检测的准确性。为了给水果采摘机器人提供科学可靠的技术指引,该研究提出了一种利用点云图像检测红色水果的方法,以克服遮挡对检测的影响。首先,利用红色绿色阈值法从树的点云图像中分割出果实区域。然后,利用稀疏离群去除算法去除果实点云中的噪声点。最后,基于减法聚类算法对每个水果的点云进行检测和计数。对于甜椒数据集,场景中至少部分可见的所有水果的真阳性率为90.69%,假阳性率为6.97%。
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