我国人口老龄化严重,尤其农村青壮年劳动力不足,妨碍了农业的发展。本文通过图像处理技术和BP神经网络技术实现对青椒果实的识别,旨在开发出一款能够在农业生产领域实际应用的果蔬采摘机器人产品,改变目前我国农业生产中对果蔬的采摘主要依靠人工完成的局面,以便应对我国人口老龄化、农村劳动力严重不足的国情。同时,面对国际农业生产的自动化程度的不断提高,国际农业产品价格不断降低,开发研究一款高性能的果蔬采摘系统,有利于降低我国农产品成本,提高我国农产品的国际竞争力,使农民种植蔬菜水果更有积极性,对我国农业的良性发展具有现实意义。本文设计的青椒果实识别系统,作为机器人采摘系统前期工作的一项重要内容,既可单独进行应用,亦可稍加修改后作为识别模块加载到机器人采摘系统中,为实现机器人自动化采摘提供了技术保障。本文的主要内容如下:1.从素材图库中分析青椒果实和背景的颜色特点,利用色度学知识分别提取出果实和背景颜色的范围和特点,找到理想的参数对原始图像进行灰度化处理,再结合果实和背景的灰度分布特点,计算出果实和背景的分割阈值,最终将图像分割成二值图像。2.利用图像处理技术,对图像进行前期处理,通过去噪、平滑、腐蚀膨胀以及边缘检测,完成青椒果实和背景图像的分离。实验中,主要对四种滤波方法和三种边缘检测方法进行了详细对比,选出最适合处理青椒图像的中值滤波算法和Canny算子边缘检测算法作为最终选定的设计方案。3.通过分析青椒果实的形状特征,提取出五个归一化的特征值,作为BP神经网络的输入。实验中提取了青椒果实的五个具有同类特征的特征值,加快了BP神经网络的识别速率。4.本文构造BP神经网络用于青椒果实的识别。以默认参数建立BP神经网络模型,通过青椒果实的五个五个归一化特征值进行训练识别,同时不断改变神经网络参数,确定一组收敛快、识别率高的参数组,建立稳定的BP神经网络。5.测试样本,最终对识别结果进行统计、分析。通过研究设计,本文首先采用颜色特征对图像进行初步分离、再利用果实与背景图像的直方图估算阈值来进行二次分割,再使用去噪、平滑、腐蚀膨胀以及边缘检测等图像处理技术分离识别目标,最后提取目标形状的五个具有代表性的特征,作为BP神经网络的输入数据,由BP神经网络进行智能识别。设计出的系统实现了对青椒果实的识别,识别率在90%以上,识别速度小于1秒,能够满足实际生产需求。