基于机器视觉的八角颜色与果形识别研究

摘要：

为了提高八角外观检测精度及效率,基于机器视觉技术对不同果形和颜色的八角进行识别和处理.果形在RGB、HSI颜色空间中,根据棕红、黑红、褐红在H颜色空间的区别,提取了不同颜色的八角H分量值,识别正确率为95.12％、95.12％、97.56％.利用极坐标变换思想建立极坐标模型,通过对极坐标模型错位相减、归一化、角数判别,有效的识别八角的角数,识别正确率为94.73％;在角数识别的基础上通过余弦定理实现了粗短八角角瓣、瘦长八角角瓣的判别,识别正确率分别为94.29％、97.14％;通过对极坐标变换后的轮廓进行傅里叶变换识别了粗短八角角瓣和瘦长八角角瓣,识别正确率分别为94.29％、94.29％;通过对八角波峰点进行标准差分析,有效地识别了八角是否均匀.以上方法识别率高且精确,为八角的外观检测技术提供了理论基础和前景.

关键词：机器视觉;图像处理;八角;颜色识别;果形识别

所属期刊栏目：23

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：云南农业大学科研发展基金项目KX900008

在线出版日期：2021-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：110-120