基于机器视觉的番茄采摘器红外图谱识别研究

作者：陈进熹; 丁洁瑾

来源：农机化研究, 2022, 44(04): 44-53.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2022.04.008

• 番茄
• 采摘器
• 红外识别
• 图像识别
• 成熟分类

为了实现番茄分类自动化采摘,基于机器视觉和红外图谱技术设计了识别系统。基于可见光分析,分离番茄图像,对RGB和HSI通道强度进行分析,发现色调H可以有效区分除半熟和成熟阶段的番茄成熟度;引入红外图谱分析,采集810nm番茄图谱,发现灰度在半熟和成熟阶段区别明显。因此,建立半熟和成熟阶段区分模型,并以G、R、H、NIR强度以及4个因素标准方差为系统输入,基于色调H处理番茄图像,采用聚类算法计算番茄中心和半径。对成熟度判定与番茄半径精度进行测试,结果表明:成熟度分类准确率在94.8%以上,半径相对误差小于6%。

• 单位
  杭州职业技术学院; 浙江同济科技职业学院