【摘 要】
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运用机器视觉和图像处理的方法可实现金银花的自动化采摘,提高采摘效率。首先通过摄像机对金银花进行图像采集,将采集到的金银花图像进行中值滤波处理,有效消除图中的噪音;然后对金银花图像进行RGB和HSV颜色分割,找出金银花与背景区分最明显的分量B;再对分量B进行阈值分割处理,设定阈值,将金银花从背景中提取出来,运用形态学运算,使图像更加饱满;最后运用Canny算法,对金银花图像进行边缘检测研究,通过对C
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目(202002276033);
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运用机器视觉和图像处理的方法可实现金银花的自动化采摘,提高采摘效率。首先通过摄像机对金银花进行图像采集,将采集到的金银花图像进行中值滤波处理,有效消除图中的噪音;然后对金银花图像进行RGB和HSV颜色分割,找出金银花与背景区分最明显的分量B;再对分量B进行阈值分割处理,设定阈值,将金银花从背景中提取出来,运用形态学运算,使图像更加饱满;最后运用Canny算法,对金银花图像进行边缘检测研究,通过对Canny算法进行改进,使之达到更好的边缘检测效果。结果表明:通过阈值分割的金银花识别率为79.17%,传统Canny算法识别率为66.67%,改进的Canny算法识别率为93.75%,能够满足后续金银花采摘机器人的实时作业要求。
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