基于双通道阈值分割和CNN的田间绿芦笋视觉识别

摘要

为解决田间自然光照条件下绿芦笋自主采收中的作物识别问题,提出了一种将图像预处理与CNN算法相结合的方法.对于获取的原始图像,首先在Lab和YUV颜色空间下的a通道和U通道进行OTSU阈值分割,之后合并分割图并进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后图像特点,优化改进LeNet网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别,提取目标作物绿芦笋.试验结果表明:本方法可实现田间自然光照条件下绿芦笋的有效识别,识别准确率为89.39％,可为后续绿芦笋自主采收设备的研究奠定基础.