随着中国花卉产业的快速发展,花卉生产的自动化已经成为必然趋势。花卉自动分级技术直接影响花卉生产的效率和品质,目前,我国花卉分级技术仍然以人工为主,效率低,缺乏行业标准,自动化水平落后。而引进的国外设备由于价格昂贵、分级标准与国内存在差异等原因,不能完全满足我国花卉分级的要求。本文根据我国花卉分级的要求,研究开发了一套基于计算机视觉的花卉自动分级系统。该系统包括平带输送单元、视频图像获取单元、系统控制与图像处理单元、以及花卉分级执行单元。其中,视频图像获取单元采用两部CCD摄像机从侧面和顶端分别进行信息采集,获得花卉两个视角的图像;然后,采用中值滤波、二值化、模板匹配等多种计算机视觉算法对侧视图像进行处理分析,计算植株高度信息;对俯视图采用颜色空间变换、轮廓求取等算法,计算出植株冠幅、花盖度、花朵分布均匀程度,检验植株是否生长倾斜以及植冠形状的规范度,依据国家标准对测量的参数进行综合评定,最后再由分级执行机构对花卉进行分级。此外,系统还可以在花卉培育的不同时期,对单项指标进行测量,完成花苗分区栽培、疏盆等多项分级任务。对于花朵局部特征研究方面,本文使用直方图将显著图与关键点进行融合,通过支持向量机构建初花判别模型,能够准确判断花朵的生长状况。分级系统的实验表明,高度测量的平均误差为5 mm,冠径测量的平均误差为7 mm,花盖度的分级正确率达到了98.3%,花朵分布均匀程度的分级正确率达到了96.7%,初花判别模型的判别正确率超过了95%,花卉综合分级正确率达到了96.7%。对于人工测量中存在的难以取得花盖度以及分布均匀成度准确数据的问题,本系统可以提供具体的测量数据,为花卉的培养分析提供了可靠的参考。以上实验结果都表明了本文提出的花卉分级方法准确性高,稳定性好,为花卉的分级自动化提供了有效的途径。