【摘 要】
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为消除不同光线和复杂背景的影响，提出了一种自动识别树上苹果的算法。使用激光视觉系统获取果树局部的三维图像，参考设定的场景知识对图像背景进行简化；采用基于平滑频率曲线的
【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,河北农业大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31071333);保定市科学技术研究与发展计划资助项目(12ZG011)
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为消除不同光线和复杂背景的影响，提出了一种自动识别树上苹果的算法。使用激光视觉系统获取果树局部的三维图像，参考设定的场景知识对图像背景进行简化；采用基于平滑频率曲线的自动阈值检测方法实现图像的二值化；通过轮廓跟踪技术记录目标边界的走向，据此计算链码和与链码差，并根据两者在果树各部分的变化规律确立相应的准则，以提取苹果的轮廓像素点；利用随机圆环法获得果实的形状特征完成对苹果的识别。实验结果表明，该算法具有较好的实时性，当枝叶遮挡面积小于40％时，果实的正确识别率高于93．75％，且识别效果不受光照条件与果实
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