基于机器视觉的类球状水果采摘机械目标识别方法

常规水果采摘机械目标识别方法多数采用特征阈值化法，对水果图像进行分割处理，不能根据水果图像中某些目标存在的共同特征将其分割为特定区域，无法为目标识别提供有力支持，降低了水果采摘机械目标识别的精确率。基于此，引入机器视觉技术原理，以类球状水果为例，提出了一种全新的水果采摘机械目标识别方法。利用高性能的拍摄相机，随机选取类球状水果进行图像采集与预处理，获取特征突出、不存在噪声点的图像，采用机器视觉技术设计图像分割算法，将图像划分为多个超像素块，对类球状水果图像边缘进行平滑处理，获取融合特征的类球状水果采摘机械目标识别显著图，完成机械目标识别。实验分析可知，通过这方法识别类球状水果采摘机械目标，其识别结果的精确率、召回率与调和平均值等三个评测指标均≥95.38%，识别效果优势显著。