基于HOG+SVM图像识别的梭子蟹分拣机械手控制系统设计

摘要：

为了解决渔港梭子蟹分拣过程中劳动强度大、分拣数量多等缺陷,设计了一套小型的梭子蟹分拣机械手控制系统,该系统以K60单片机为主控芯片,结合带摄像头的机械手和智能小车,加持基于HOG特征的SVM分类器算法对梭子蟹进行识别,通过爪端压力数据和爪端夹持角度取得梭子蟹质量和尺寸,实现对梭子蟹的智能分拣,并介绍了其机械结构、硬件和算法的设计.

关键词：梭子蟹、智能分拣、HOG特征、SVM分类器、机械手

分类号：S951.2(水产工程)

资助基金：浙江省自然科学基金项目LQ15F030007;浙江海洋大学研究生教育质量提升工程计划项目201801;浙江海洋大学通识教育课建设项目浙海大教务[2018]81号

在线出版日期：2019-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-59,62