基于骨架提取算法的作物茎秆识别与定位方法

摘要：

针对农作物禾苗和杂草辨识和定位不精确,会造成除草机器人除草不净、伤害禾苗、影响产量等问题,提出了一种基于骨架提取算法的作物茎秆中心识别与定位的多级图像识别方法.该方法通过不同图像处理算法的多级式递进融合,实现对农作物茎秆的精确识别与中心定位.首先将采集到的彩色图像转换到HSV颜色空间进行背景分割.然后采用腐蚀算法对图像进行腐蚀操作,腐蚀掉杂草图像信息得到仅含作物的图像信息,最后用Zhang-Suen细化算法对作物图像进行骨架提取操作,并对骨架交叉点进行计算分析,识别与定位作物茎秆中心,实现作物精准辨识和定位.对采集的100幅苗期图像进行实验测试,结果表明农作物禾苗茎秆中心识别和定位精度误差小于12mm.本文方法能实时精准辨识禾苗和杂草,并对禾苗进行精准定位,为实现田间机械化除草提供了一种精准可靠的作物识别和定位方法.

关键词：作物茎秆、骨架提取算法、HSV颜色空间、图像识别、Zhang-Suen细化算法

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市科技计划项目;天津市科技计划项目

在线出版日期：2023-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：334-340