本文關(guān)鍵詞： 玉米果穗 圖像處理 HSV顏色空間 二階矩 最小外接矩形　出處：《湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為高效檢測玉米果穗性狀,建立了基于HSV(色調(diào)、飽和度、明度值)空間的玉米果穗性狀的檢測方法:使用機(jī)器視覺技術(shù)采集綠色背景玉米果穗圖像,用HSV直方圖閾值算法去除綠色背景,用FFT濾波器去除尖銳邊緣和噪聲,運用粒子濾波分離單一圖像中的多個玉米果穗圖像,并采用形態(tài)學(xué)腐蝕方法,經(jīng)過4次迭代腐蝕,得到玉米果穗中間3行;檢測玉米果穗的大小、形狀、紋理和顏色4個特征的性狀。隨機(jī)檢測67張玉米果穗樣本圖像的結(jié)果表明,果穗大小和形狀特征檢測的準(zhǔn)確率為100%,果穗顏色和紋理特征檢測的準(zhǔn)確率分別為98.55%和96.25%,平均每果穗檢測時間為0.1 s。
[Abstract]:In order to detect the ear characters of maize efficiently, a method based on HSV (hue, saturation, lightness) space was established to detect the ear characters of maize. Machine vision technology was used to collect green background corn ear images. HSV histogram threshold algorithm was used to remove green background, FFT filter was used to remove sharp edges and noise, particle filter was used to separate multiple corn ear images in a single image, and morphological corrosion method was adopted, after 4 iterations. Three rows in the middle of corn ear were obtained. The characters of size, shape, texture and color of corn ear were detected. The results of random detection of 67 samples of corn ear showed that, The accuracy of ear size and shape detection was 100. The accuracy of ear color and texture detection was 98.55% and 96.25 respectively. The average detection time per ear was 0.1 s.
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;陜西科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(211024140375)
【分類號】：S513;TP391.41

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3 陳U

本文編號：1518693