基于机器视觉的苹果识别与遗传算法形状特征提取

本文主要探讨了"机器视觉"在"视觉识别"领域中的应用，特别是针对"形状识别"的特定场景——苹果识别。作者提出了一种结合颜色差异(R-G)和色差比(R-G)/(G-B)的苹果识别方法，这种方法旨在提高图像在不同光照条件（如顺光和逆光）下的识别准确性，以克服阴影、逆光等因素对识别效果的影响。 在图像获取阶段，研究者对拍摄的苹果图像进行了处理，包括去除噪声和区域填充，以得到清晰的苹果轮廓图像。这一步骤对于后续形状特征的提取至关重要，因为一个干净、精确的轮廓能够提供更准确的信息用于形状分析。 接着，文章引入了遗传算法来进行形状特征的提取。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它被用来处理苹果轮廓图像中可能存在的邻接和重叠问题。通过多次运行遗传算法，并将目标轮廓点转换为背景点的方式，研究者有效地解决了这些问题，确保了图像分割的准确性和效率。 实验结果显示，这种结合机器视觉和遗传算法的方法在苹果识别方面表现出色，识别率高达97%，证明了其在实际应用中的有效性。此外，该方法还能快速、准确地提取苹果图像的圆心坐标和半径，这对于农业机械自动化，如苹果采摘机器人或者智能分拣系统的设计具有重要意义。 本研究为基于机器视觉的苹果形状识别提供了一种创新且实用的技术手段，提升了水果识别的精度和自动化水平，对于推动农业信息化和精准农业的发展具有积极的推动作用。中图分类号 TP242.6+2 和 TP391.41 分别指代了计算机科学技术和农业工程领域的分类，文献标识码 A 表明这是经过同行评审的学术论文。