面向果园场景中苹果识别与分类的智能视觉算法设计
计算机视觉与模式识别
2021-10-08 v1
摘要
苹果是一种显著的新鲜水果,具有高度的营养与药用价值。季节性农场工人手工采摘苹果会增加果实表面的物理损伤,从而造成商品品质上的巨大损失。本研究的主要目标是为机器人苹果采摘机设计一种鲁棒的视觉算法。所提算法能够识别并分类果园场景中所发现的 4 类对象,包括苹果、叶片、树干与枝条以及天空,将其归为苹果与非苹果两类。从伊朗西阿塞拜疆 18 个苹果园采集的 1000 张苹果图像中,选取了 100 张 Red Delicious 苹果与 100 张 Golden Delicious 苹果的数字图像。提出了一种基于上述各类颜色特征进行图像分割与提取的图像处理算法。不变矩被选作从分割出的类别(如苹果)中提取的特征。多层前馈神经网络(MFNNs)被用作人工智能工具,用于图像类别的识别与分类。
引用
@article{arxiv.2110.03232,
title = {Design of an Intelligent Vision Algorithm for Recognition and Classification of Apples in an Orchard Scene},
author = {Hamid Majidi Balanji and Alaeedin Rahmani Didar and Mohamadali Hadad Derafshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03232},
year = {2021}
}
备注
34 pages, 12 figures