林業(yè)采摘圖像識別算法的研究.pdf

1、伴隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展以及農(nóng)村勞動力的減少,農(nóng)林業(yè)的機械化智能化被提上日程。油茶林是我國中部的重要經(jīng)濟作物,對油茶林進行采摘設(shè)備的研究有利于地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。因此,做好智能化林業(yè)采摘機器人的研發(fā)以及產(chǎn)品化,在今天具有重要的意義。
　　本文在分析研究大量前人與農(nóng)業(yè)機器人相關(guān)的資料和工作的基礎(chǔ)上,提出了基于林業(yè)采摘的視覺系統(tǒng)的研究方案。確定了選用的開發(fā)系統(tǒng)及算法,開發(fā)了林業(yè)采摘機器人的智能化識別系統(tǒng)。本文的研究主要針對識別系統(tǒng)軟件的研發(fā),

2、研發(fā)平臺選用了MATLAB的最新版本。本文所用的相關(guān)算法涉及SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), SVM算法,AIS算法以及遺傳算法。具體實現(xiàn)方案為先將采集到的圖像進行灰度化處理,然后采用一種灰度圖像分割法進行圖像分割,然后再提取分割后各目標的形態(tài)學(xué)參數(shù)。這樣就將對圖像中油茶果實的處理轉(zhuǎn)化為對油茶果的形態(tài)學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)的處理,對于所得到的形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)采用先用支持向量機算法縮小待識別數(shù)據(jù)的范圍,再采用人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法對縮小范圍后的數(shù)據(jù)進行形態(tài)學(xué)參數(shù)聚類,最后得到