基于深度学习的自然环境下刺梨果实识别

作者：闫建伟; 赵源^*; 苏小东; 刘红芸; 张乐伟; 张富贵; 樊卫国; 何林

来源：农机化研究, 2020, 42(11): 23-28.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2020.11.004

• 深度学习
• 模式识别
• 图像处理
• 分水岭算法
• Hough圆检测
• 刺梨果

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。

• 单位
  贵州大学; 六盘水师范学院