【山竹计算机视觉分级方法】
山竹的计算机视觉分级方法是一种利用计算机图像处理技术自动对山竹进行大小和颜色分级的高效解决方案。该方法旨在提高分级的效率和准确性，替代传统的人工分级方式，减少劳动力成本和人为因素的不确定性。
1. **图像预处理**：
在RGB色彩空间中，通过双阈值算法对山竹图像进行初步分割。这种技术是基于图像像素的色彩强度，将图像分为前景（山竹）和背景（如蓝色滚轮）两个部分。双阈值分割可以有效地将山竹从背景中分离出来，但可能还存在一些噪声和不完整的分割结果。
2. **形态学操作**：
为了进一步完善分割结果，使用形态学运算，如膨胀和腐蚀，来消除小的噪声点和连接断开的区域。形态学操作有助于修复图像中的缺陷，使山竹的边界更加清晰。
3. **轮廓跟踪与区域填充**：
通过轮廓跟踪找到山竹的边缘，然后使用区域填充算法填充山竹的内部，确保整个山竹目标被准确地提取出来。这一步对于后续的特征提取至关重要。
4. **颜色识别**：
通过计算RGB色彩空间中的2G-R-B和G因子，可以区分山竹的果柄、果蒂和果皮。这种方法基于不同部位的颜色差异，能有效地区分各个部分，提供更精确的分级依据。
5. **水果姿态分析**：
利用果柄、果蒂区域的形心（质心）和果皮区域的形心位置来判断山竹的姿势。这一步可以确定山竹的主轴方向，从而提取出最大横径作为大小分级的指标。
6. **颜色分级**：
在HIS色彩空间中，以果皮区域的饱和度S和色调H的差值作为颜色分级的指标。HIS色彩空间更适合于人类视觉系统对颜色的感知，通过分析饱和度和色调的差异，可以准确地将山竹分为不同的颜色等级。
7. **实验验证**：
进行了包含200个山竹的分级试验，结果显示直径测量的精度为±1.8毫米，颜色分级时相邻级别的果实最大混合比例为10.2%。这些数据表明该方法具有较高的准确性和实用性。
8. **应用领域**：
计算机视觉技术在农业机械学中的应用，特别是在水果分级方面，有助于提升农产品的处理效率，提高市场竞争力，并可能扩展到其他水果种类的自动化分级。
关键词：山竹分级、计算机视觉、图形处理
该文提出的山竹计算机视觉分级方法结合了图像处理、形态学、颜色识别和形状分析等多方面技术，为农产品的自动化分级提供了科学依据，对于现代农业生产和供应链管理具有重要的实践意义。
