基于机器视觉技术的番茄苗分类和排序技术研究     

张海歆 《安阳师范学院学报》2021,(2):23-27

传统番茄苗选择中,往往是操作员根据形态学特征,基于视觉评分标准来识别幼苗,这是一种主观的、容易发生人为错误的方法。针对这一问题,文章基于机器视觉技术设计了一种全自动移栽番茄苗分级分选算法,选择UXGA(Ultra eXtended Graphics Array)极速扩展图像阵列相机、蓝色背光和滤光装置获取番茄幼苗图像信息,从图像信息中确定幼苗的弯曲度、叶片节点和茎粗,然后对其进行分级和排序,进而将这些幼苗分级为“可接受”和“剔除”。结果表明,根据番茄苗茎的粗细,将幼苗分级,分为大、中、小三类,具有良好的效果。该算法不仅适用于番茄幼苗,还可以应用于茄子、辣椒和许多其他幼苗,分选成功率为97%。  相似文献