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1、6GUILINUNIVERSITYOFELECTRONICTECHNOLOGY毕业设计外文翻译（译文）学院：机电工程学院专业：电气工程及其自动化学生姓名：黄钟庆学号：1200120313指导教师单位：机电工程学院姓名：张形职称：副教授2016年06月1日基于机器视觉的自然光照下的苹果果实识别1M.B.Lak，2S.Minaei，3J.Amiriparianand2B.Beheshti1DepartmentofAgriculturalMechanization,2DepartmentofAgriculturalMachineryEngineering,Sci
2、enceandResearchBranch,IslamicAzadUniversity,Tehran,Iran3DepartmentofMechanicsofAgriculturalMachinery，FacultyofAgriculture,Bu-AliSinaUniversity,Hamedan，Iran摘要：在这项研宂中，在自然照明下获得的红苹果段图像，对其边缘检测和组合的颜色和形状分析，。为了找到一个苹果在每个图像，并确定其位置，获得了三十幅图像的果园。双算法（边缘检测和基于颜色的形状）的开发过程中的图像。他们被过滤，转换为二进制图像，和减少噪声。
3、基于边缘检测的算法是不成功的，而彩色形状为基础的算法可以检测到苹果果实屮的83.33%的图像。关键词：苹果收获，基于颜色形状的算法，边缘检测，机器视觉简介第一个操作需要发展适当的方新鲜水果收获是一个敏感的操作。其盈利能力可能受到劳动不当，成本和无效性，低质量的采摘和操作不及时等的影响。因此，机械化收割作业可以解决问题苹果果实收获机械化在像伊朗这样世界第四大苹果生产国（粮农组织，2009）的国家是必要的。机械化收获可能是机械地或自动地。机械收获的问题，导致机器人收割方法的不断发展，从而通过收割机为原型机器视觉已逐渐发展。Parrish和Goksel（1977
4、）和bulanon和Kataoka（2010）研究了苹果果实收获机器人。自动收获系统应执行以不操作.•（1）识别和定位水果；（2）摘果子;（3）分离果没有造成的水果和树的损伤；和（4）在果园里轻松地移动（Sarig,1990）。法来检测和定位的水果。用光度信息基础（斯哥尔斯和Brown,1968）和红外激光测距（希门尼斯等，2000）的方法。同时，基于图像处理的方法已被用于检测和定位的水果（bulanon和Kataoka，2010；Satish，2007；Harrel等人.，1989）。基于像素和基于形状分析的方法是水果被识别强度/颜色的一种方式，但也存在
5、一些问题从遥感图像本身的变化时，使用CCD相机，这是在光照强度的变化非常敏感，以及阴影的叶子产生（Jimenez等.，2000）由于没有研宂报道，在伊朗的机器人苹果收获，本文侧重于识别的苹果，苹果机器人收获的第一阶段。在自然光照条件下，利用机器视觉识别苹果果实是本研宂的目标。三十个苹果树在秋天拍摄的照片随机选择苹果树的照片。拍摄的图像来自1M.B.Lak，2S.Minaei，3J.Amiriparianand2B.Beheshti1DepartmentofAgriculturalMechanization,2DepartmentofAgricultural
6、MachineryEngineering,ScienceandResearchBranch,IslamicAzadUniversity,Tehran,Iran3DepartmentofMechanicsofAgriculturalMachinery，FacultyofAgriculture,Bu-AliSinaUniversity,Hamedan，Iran摘要：在这项研宂中，在自然照明下获得的红苹果段图像，对其边缘检测和组合的颜色和形状分析，。为了找到一个苹果在每个图像，并确定其位置，获得了三十幅图像的果园。双算法（边缘检测和基于颜色的形状）的开发过程中的
7、图像。他们被过滤，转换为二进制图像，和减少噪声。基于边缘检测的算法是不成功的，而彩色形状为基础的算法可以检测到苹果果实屮的83.33%的图像。关键词：苹果收获，基于颜色形状的算法，边缘检测，机器视觉简介第一个操作需要发展适当的方新鲜水果收获是一个敏感的操作。其盈利能力可能受到劳动不当，成本和无效性，低质量的采摘和操作不及时等的影响。因此，机械化收割作业可以解决问题苹果果实收获机械化在像伊朗这样世界第四大苹果生产国（粮农组织，2009）的国家是必要的。机械化收获可能是机械地或自动地。机械收获的问题，导致机器人收割方法的不断发展，从而通过收割机为原型机器视觉已
8、逐渐发展。Parrish和Goksel（1977）和bulanon
