机器视觉在甘蔗茎节识别中的应用：特征提取与识别效率

本文主要探讨了基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识别技术，旨在实现含有蔗芽的有效蔗种片段的智能机器切割。研究利用机器视觉技术来识别甘蔗茎节，以此提高农业自动化水平，减少人工劳动强度。 首先，研究中提到的关键步骤是图像预处理。通过对甘蔗图像在HSV颜色空间中的S分量进行阈值分割和数学形态滤波处理，生成一个模板。接着，利用V分量的阈值分割反图像与S分量处理后的图像进行与运算，得到一个合成图。这种方法有助于突出茎节特征，降低背景噪声的影响。 随后，研究人员将合成图划分为64个列块区域，每个区域代表图像的一部分。在这些列块中，提取了包括质心比、粗度比和白点比在内的7个特征指标。这些特征指标是识别茎节和节间区的重要依据，因为它们能够反映茎节的形状、大小和颜色分布。 接下来，应用支持向量机（SVM）进行分类识别。支持向量机是一种强大的监督学习模型，常用于分类和回归任务。通过训练SVM，可以区分茎节与节间列块，实验结果显示茎节与节间的平均识别率达到了93.359%。这表明该方法在区分甘蔗茎节上有较高的准确性。 最后，对SVM分类出的茎节列块进行聚类分析，进一步确定茎节数量和位置。聚类分析帮助整理和理解数据的内在结构，使得茎节的计数和定位更为准确。实验数据显示，茎节数的平均识别率为94.118%，而茎节位置的平均识别率为91.522%。这两个高识别率证明了该方法在实际应用中的可靠性和有效性。 总结起来，这项工作结合了机器视觉、图像处理和机器学习技术，成功地实现了甘蔗茎节的自动识别。这对于提升农业机械化程度，特别是在甘蔗种植和收割过程中的自动化具有重要意义。同时，这种方法可以为其他类似作物的茎节识别提供参考，推动现代农业技术的发展。