基于HSV空间的玉米果穗性状的检测

发布时间：2018-02-20 03:50

  本文关键词： 玉米果穗 图像处理 HSV颜色空间 二阶矩 最小外接矩形　出处：《湖南农业大学学报(自然科学版)》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为高效检测玉米果穗性状,建立了基于HSV(色调、饱和度、明度值)空间的玉米果穗性状的检测方法:使用机器视觉技术采集绿色背景玉米果穗图像,用HSV直方图阈值算法去除绿色背景,用FFT滤波器去除尖锐边缘和噪声,运用粒子滤波分离单一图像中的多个玉米果穗图像,并采用形态学腐蚀方法,经过4次迭代腐蚀,得到玉米果穗中间3行;检测玉米果穗的大小、形状、纹理和颜色4个特征的性状。随机检测67张玉米果穗样本图像的结果表明,果穗大小和形状特征检测的准确率为100%,果穗颜色和纹理特征检测的准确率分别为98.55%和96.25%,平均每果穗检测时间为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.
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;陕西科技大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(211024140375)
【分类号】：S513;TP391.41

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3 陈U

本文编号：1518693