基于HSV与形状特征融合的花椒图像识别

来源：中国农机化学报杂志2021年第10期北京时间：

作者：汪杰, 陈曼龙, 李奎, 丁敏, 王琨,

单位：陕西理工大学机械工程学院;陕西省工业自动化重点实验室;

摘要：光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。

关键词：花椒,同态滤波,形状特征,图像识别

基金资助：陕西省教育厅专项科学研究计划(18JK0145) 陕西理工大学校级科研项目(209010396)