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申请/专利权人：江苏科技大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194226A
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G06T5/70;G06T7/11;G06T5/50;G06T5/90;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提供一种基于视觉与触觉融合的番茄成熟度分级方法，通过采集番茄图像信息，采用两种颜色空间转换方案，获取番茄表面的颜色特征信息；同时使用最大类间方差法进行图像分割，有效减少了图片处理运算量；采用伽马变换算法进一步增加图像差异，获取番茄的表面光泽度特征信息；采用触觉传感器和PID控制方法，得到表面粗糙度特征信息，与图像特征信息相融合，将上述特征信息输入BP神经网络进行训练，得到番茄成熟度分级模型，即番茄特征信息与番茄成熟度等级的对应关系，对符合成熟度要求的番茄，输出检测分级结果。本发明实现番茄自动化、高效、准确的成熟度分级，同时模型具有良好的鲁棒性。
主权项：1.一种基于视觉与触觉融合的番茄成熟度分级方法，其特征在于，包括以下步骤：S1人工挑选成熟度不同的番茄样本，并随机均匀分组；S2利用机器视觉对番茄样本进行图像信息采集，获取表面图像信息；S3将步骤S2中采集的表面图像信息进行特征处理，获得图像特征信息；S4利用触觉传感器对番茄样本进行表面粗糙度特征信息采集；S5提取步骤S3、S4中得到的图像特征信息、表面粗糙度特征信息，利用BP神经网络训练，得到番茄成熟度分级模型；S6重复步骤S2～S4,对待测番茄样本进行图像特征信息、表面粗糙度特征信息提取，输入番茄成熟度分级模型，得到番茄成熟度分级结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于视觉与触觉融合的番茄成熟度分级方法
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