DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.02.040
作 者：余 娜 ，晁 阳 ，孙小春 ，卿 笛 （杨凌职业技术学院，陕西 咸阳 712100）
摘 要：【目的】随着农业自动化水平不断提升，研究农业搬运机器人如何优化搬运目标信息、定位及图像检索等功能具有重要现实意义。【方法】课题组提出了一种基于机器视觉的内容图像检索视觉识别技术，采用特征提取方法将图像纹理作为机器视觉障碍物特征识别的重要信息，通过实时更新障碍物信息，利用相似度距离计算，将采集的图像数据与数据库中的图像距离进行对比，并利用MATLAB仿真平台验证了CBIR系统对搬运机器人障碍物识别的精确度。【结果】利用小波滤波器优化的CBIR系统的对比结果优于其他方法的平均检索率，且前20张图像的检索率均能保持在98%以上。【结论】该方法有效提升了CBIR系统的障碍物检测性能及识别系统的精确度，可为系统数据库中障碍物图像特征对比提供高质量图像数据。
关键词：机器视觉；农业搬运机器人；图像检索；特征提取
引文信息：[1]余娜，晁阳，孙小春，等.基于农业搬运机器人的障碍物视觉识别技术研究[J].南方农机，2024，55(2)：145-146+167.
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