计算机视觉技术在山竹分级中的应用

“山竹的计算机视觉分级方法，张俊雄，荀一，李伟，提出了一种基于计算机视觉技术的山竹大小和颜色分级方法，通过图像处理技术对山竹进行精准分级。” 这篇论文主要探讨了如何利用计算机视觉技术对山竹进行自动化分级，特别是在农业工程领域中的应用。研究者张俊雄、荀一和李伟设计了一套方法，旨在提高山竹品质评估的效率和准确性。 首先，他们针对以蓝色滚子为背景拍摄的山竹图像，采用了RGB色彩空间的双阈值分割技术。这种方法能够有效地将山竹从背景中分离出来，初步完成图像预处理。接着，通过形态学运算，如膨胀和腐蚀等操作，进一步清除噪声并完善目标边缘。同时，利用轮廓跟踪技术获取山竹的精确边界，并通过区域填充来确保完整的目标区域被准确选取。 接下来，研究者利用颜色因子2G-R-B和G来区分山竹的不同部分，如果柄、果蒂和果皮。这些颜色特征可以帮助识别山竹的结构，这对于后续的姿态和质量分析至关重要。通过计算果柄、果蒂区域的形心与果皮区域的形心位置，可以判断山竹的朝向和姿态，这对于大小分级是非常关键的。 在大小分级方面，论文中提到以水果的最大横径作为评判标准。通过对山竹图像的分析，可以精确测量其直径，实验结果显示精度达到了±1.8mm。而颜色分级则是在HIS颜色空间内，依据果皮区域的饱和度S和色调H的差异来进行。这种方法可以有效地区分山竹的颜色等级，试验中串级果的最大比例仅为10.2%，显示出较高的颜色分级准确性。 关键词“农业工程”、“计算机视觉”和“水果分级”揭示了该研究的核心内容，即利用先进的计算机视觉技术解决农业产品处理中的实际问题。这一方法不仅可以应用于山竹，也可能推广到其他类型的水果分级中，对于提升农产品质量和提高农业自动化水平具有重要意义。 这篇论文提出的山竹计算机视觉分级方法，结合了图像处理、颜色识别和几何特性分析，为农业工程领域提供了一种高效、准确的非接触式分级工具，有助于优化水果产业的生产流程。