田間青椒圖像識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文的研究目的是應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)田間青椒進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，為將來實(shí)現(xiàn)田間青椒自動(dòng)采摘機(jī)器人打下基礎(chǔ)。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　 1.提出了顏色因子與直方圖閾值相結(jié)合對(duì)田間青椒與葉子（枝干）進(jìn)行分割的方法。根據(jù)田間拍攝的青椒圖像中的青椒、葉子（枝干）等顏色特征，進(jìn)行了仔細(xì)地統(tǒng)計(jì)和分析，提出了顏色因子與直方圖閾值相結(jié)合對(duì)田間青椒與葉子（枝干）進(jìn)行分割的方法。
　　 2.為了準(zhǔn)確提取青椒圖像的形狀特征，本文提出了對(duì)圖像進(jìn)行去噪、二

2、值形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)等一系列的前期處理過程。由于圖像在輸入和處理過程中會(huì)產(chǎn)生干擾，形成噪聲，降低圖像質(zhì)量，本文采用中值濾波對(duì)圖像進(jìn)行了去噪處理；對(duì)圖像實(shí)行開啟和閉合運(yùn)算進(jìn)行誤判區(qū)域處理；通過Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè)處理，對(duì)目標(biāo)圖像的輪廓進(jìn)行特征提取。
　　 3.計(jì)算并提取了青椒的五個(gè)形狀特征，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。如果直接把預(yù)處理后的青椒圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大，識(shí)別速率比較慢，因此，本文提取了青椒的形狀