一种基于计算机视觉的甘蔗特征提取与识别方法技术

为实现甘蔗的生长监视或者含有蔗芽的蔗种的智能切断，采用计算机视觉技术来识别甘蔗的形状和茎节特征。首先通过数码设备取得甘蔗图像，然后甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板，与H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图，将合成图划分为64个列块区域，提取质心比、粗度比和白点比等特征指标，再用支持向量机分类识别茎节与节间列块，得到茎节与位置的关系，平均识别率为93.71％。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，是一种结合甘蔗图像和计算模型的对甘蔗特征进行提取和识别的方法。
技术介绍
在甘蔗的生长和后期处理过程中，生长状态和甘蔗蔗芽的切割长期以来都是人工完成的，本方法通过计算机视觉技术的识别和处理，能对甘蔗的图像进行自动的识别，在蔗种处理中需要将整根的甘蔗切断成包含I 3个蔗芽的有效蔗种片段。目前也多是人工完成为主。为提高效率，降低劳动强度和实现甘蔗种植的精细化，需要研制可识别茎节和节间的智能切断装置，而其中最关键的是识别甘蔗茎节。目前国内在此领域的研究还属于空白。相近研究有刘庆庭等利用高速摄像分析刀片切割甘蔗茎杆破坏过程，国外，仅伊朗 Moshashai K利用灰度图像阈值分割的方法对甘鹿莖节识别做了初步研究，也还处于初始阶段。本专利技术采用机器视觉的方法，先经支持向量机SVM(support vectormachine)方法对茎节与节间分类，再对识别出的茎节类进行聚类识别，获得茎节数与茎节位置。
技术实现思路
，其特征是包含以下具体步骤(I)获取甘蔗原始图像；(2)将原始图像去噪和从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，并选取模型中的H和 S参数作为甘蔗图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于计算机视觉的甘蔗特征提取与识别方法，其特征是包含以下具体步骤：(1)获取甘蔗原始图像；(2)将原始图像去噪和从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，并选取模型中的H和S参数作为甘蔗图像的特征；(3)对甘蔗图像进行特征的提取；(4)对甘蔗图像特征进行模型计算与匹配；(5)对完成特征提取的甘蔗图像进行SVM识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：汪建，
申请(专利权)人：汪建，
类型：发明
国别省市：