【摘 要】
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苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法。从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景图像样本,分别计算这两类图像样本
【机 构】
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中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家863计划(2006AA10Z255)资助课题
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苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法。从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景图像样本,分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征。颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵。选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个0～1之间的计算值。通过阈值将输出结果分类为苹果或背景。试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一种较为实用的苹果分割算法。
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