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- [3] 机器人采摘苹果果实的K-means和GA-RBF-LMS神经网络识别[J]. 农业工程学报, 2015, 31 (18) : 175 - 183贾伟宽赵德安刘晓洋唐书萍阮承治姬伟
基于果萼图像的猕猴桃果实夜间识别方法
被引：13
作者：
傅隆生
[1
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孙世鹏
[1
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VzquezArellano Manuel
[2
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李石峰
[1
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李瑞
[1
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崔永杰
[1
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机构：
[1] 西北农林科技大学机械与电子工程学院
[2] Institute of Agricultural Engineering,University of
来源：
关键词：
机器人;
图像识别;
农作物;
猕猴桃;
果萼;
夜间识别;
毗邻果实;
D O I：
暂无
中图分类号：
S225.93 [树产物收获机];
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
根据猕猴桃的棚架式栽培方式,提出了一种适用于猕猴桃采摘机器人夜间识别的方法。采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,以果萼为参考点,进行果实的识别,并测试该方法对光照的鲁棒性。试验结果表明:基于果萼能够有效的识别猕猴桃果实,成功率达94.3%;未识别和误识别的果实一般出现在5果及5果以上的簇中,原因是果实相互挤压导致的果萼部分不在果实图像的中心区域,以及果实之间的三角区形成暗色封闭区域;光照过小或过大会导致成像模糊或过曝,对正确率有细微影响;识别速度达到了0.5 s/个。因此,基于果萼的猕猴桃果实夜间识别方法在正确识别率和速度上都有很大提升,更接近实际应用。
引用
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页数：6
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