基于机器视觉的一品红自动分级方法研究OA

针对盆栽花卉外形几何特征不规则、难以人工准确测量分级指标数据的问题,研究了一种基于图像处理技术的一品红盆栽花卉株高、冠幅及花盖度等参数的自动检测方法,并提出了一种基于机器视觉的一品红自动分级方法及系统。该分级系统通过红外感应触发相机并在暗箱内自动完成图像采集,然后通过图像色调转化、二值化及形态学等方法完成对图像的预处理,通过分析计算得到株高、冠幅及花盖度3项关键指标,最后基于国家标准实现对一品红品质的分级。该分级方法能够为盆栽花卉管理提供丰富的数据支持,同时降低成本、提高精度。