【摘 要】
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以图像实时控制器CVS-1456为核心设计了图像实时识别与变量喷洒系统。在普通光照下分别采集包含豌豆苗、土壤背景、杂草(刺儿菜)等的原始图像,分析其颜色模型,根据色差分量R-
【基金项目】
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安徽省高等学校省级自然科学研究重点资助项目(KJ2011A101)
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以图像实时控制器CVS-1456为核心设计了图像实时识别与变量喷洒系统。在普通光照下分别采集包含豌豆苗、土壤背景、杂草(刺儿菜)等的原始图像,分析其颜色模型,根据色差分量R-B颜色特征采用LabVIEW和IMAQ Vision编程实现杂草实时识别。基于Canny算子对识别的杂草进行边缘检测,并提取目标杂草的面积、密度和形心位置3个特征参数为变量喷洒定位提供依据。随机试验表明:基于R-B色差分量对豌豆苗期复杂背景下刺儿菜杂草平均正确识别率达到83.5%,均方差0.066,该方法准确可靠。
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