采用基于机器视觉的方法,研究具有不同特征的水果的自动分类识别方法。首先通过对相机采集到的图像进行颜色空间转换、图像增强、图像分割等一系列算法的预处理,提取水果区域从而获得准确的颜色模型和纹理特征,再利用基于MVTec HALCON...采用基于机器视觉的方法,研究具有不同特征的水果的自动分类识别方法。首先通过对相机采集到的图像进行颜色空间转换、图像增强、图像分割等一系列算法的预处理,提取水果区域从而获得准确的颜色模型和纹理特征,再利用基于MVTec HALCON软件平台的SBI(Sample Based Identification)分类器算法,根据水果的颜色和纹理进行训练和识别。实验结果表明,基于样本的识别方法对经过处理后的水果图像识别具有较强的适应能力,并且具有良好的鲁棒性,总体识别率可达98.5%。展开更多
文摘采用基于机器视觉的方法,研究具有不同特征的水果的自动分类识别方法。首先通过对相机采集到的图像进行颜色空间转换、图像增强、图像分割等一系列算法的预处理,提取水果区域从而获得准确的颜色模型和纹理特征,再利用基于MVTec HALCON软件平台的SBI(Sample Based Identification)分类器算法,根据水果的颜色和纹理进行训练和识别。实验结果表明,基于样本的识别方法对经过处理后的水果图像识别具有较强的适应能力,并且具有良好的鲁棒性,总体识别率可达98.5%。
