【摘 要】
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针对光照条件复杂多变、目标前景与背景特征相近等外界因素影响割胶轨迹识别规划的难题，提出一种天然橡胶树割胶轨迹识别规划组合优化算法。首先对原始图像进行图像预处理，降低图像噪声影响，增强割胶轮廓与背景的特征信息；然后采用OTSU算法进行阈值分割，获得二值图像，利用形态学开运算消除残余噪声点；再通过对比分析不同边缘提取算子，选用Canny算子提取割胶轨迹；最后采用轨迹拟合方法规划出下一条割胶轨迹。为验证
【基金项目】
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海南省院士创新平台科研专项（YSPTZX202008）； 国家天然橡胶产业技术体系（CARS—33—JX2）； 海南省自然科学基金青年基金项目（520QN233）； 海南省院士工作站专项（HD—YSZX—202101）；
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针对光照条件复杂多变、目标前景与背景特征相近等外界因素影响割胶轨迹识别规划的难题，提出一种天然橡胶树割胶轨迹识别规划组合优化算法。首先对原始图像进行图像预处理，降低图像噪声影响，增强割胶轮廓与背景的特征信息；然后采用OTSU算法进行阈值分割，获得二值图像，利用形态学开运算消除残余噪声点；再通过对比分析不同边缘提取算子，选用Canny算子提取割胶轨迹；最后采用轨迹拟合方法规划出下一条割胶轨迹。为验证所提算法的稳定性和有效性，对采集于海南国家天然橡胶林的180张图像进行试验。结果表明：所提出的组合优化算法在自然光照条件下可识别规划出下一条割胶轨迹，且识别规划成功率达89.4%,可为研发智能割胶机器人提供技术参考。
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