基于机器视觉的金银花图像识别处理算法研究

来源：中国农机化学报杂志2022年第4期北京时间：

作者：郑如新, 孙青云, 肖国栋

单位：1. 南京林业大学机械电子工程学院，南京市，210037； 2. 天津微深科技有限公司，天津市，300000

摘要：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。

关键词：机器视觉,图像处理,金银花识别,Canny算法,边缘检测

基金资助：教育部产学合作协同育人项目（202002276033）