【摘 要】
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苹果园果实识别是果实定位、自动化采摘和果树估产的基础.机器视觉以精度高、速度快、等优点被广泛应用于苹果园中果实识别.本文对苹果图像采集、图像分析与降噪、图像分割与
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
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苹果园果实识别是果实定位、自动化采摘和果树估产的基础.机器视觉以精度高、速度快、等优点被广泛应用于苹果园中果实识别.本文对苹果图像采集、图像分析与降噪、图像分割与特征提取、果实目标识别模型等进行综述,从已有文献梳理中得出在苹果颜色阈值、形状和纹理分析、三维果实形态识别、夜间果实识别、基于机器学习的果实识别、阴影及遮挡影响下的果实识别等方面已获得识别效果较好、可行性较高的结果.未来趋势是研究硬件系统以及软件算法来克服果园的复杂光照影响,开发高鲁棒性的处理与识别算法,突破果实重叠、枝叶遮挡、颜色变化和逆光等难题,进行基于自监督学习的果实识别,增强计算机视觉与近红外、激光雷达技术等有机结合.
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