摘 要：针对名优茶嫩芽自动采摘问题，采用 SVM 学习算法实现对名优茶嫩芽图像自动分割。通过提取嫩芽像素点与背景像素点的 RGB 及（R-B）特征，将 4 个特征按重要性组合为 3 个特征组，分别是 RGB 特征组、RGB+（R-B）特征组和 G+（R-B）特征组，利用 3 个特征组分别构建 SVM 嫩芽分割模型。在收集的多幅图像上的实验表明 G+（R-B）特征组构建的分割模型分割得到的嫩芽图像较为完整，且用时均低于 0.5 s，满足名优茶嫩芽自动采摘的要求。
关键词：自动采摘；SVM；图像分割
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.02.022
中图分类号：TP391 文献标识码： A 文章编号：2096-4706（2021）02-0089-04
Automatic Segmentation Method of Famous Tea Buds Image Based on SVM
CHEN Miaoting，YANG Guanglei，QIN Pengtao
（Qingdao University of Science and Technology，Weifang 261500，China）
Abstract：Aiming at the problem of automatic picking of famous tea buds，the SVM learning algorithm is used to realize the automatic segmentation of the image of famous tea buds. By extracting the RGB and（R-B）features of the bud pixels and the background pixels，the four features are combined into three feature groups according to their importance. They are RGB feature group，RGB+（R-B） feature group and G+（R-B）feature group. Three feature groups were used to construct SVM buds segmentation models. Experiments on several collected images show that the segmentation model constructed by G+（R-B）feature group can obtain relatively complete bud images，and the segmentation time is less than 0.5 s，which meets the requirements of automatic picking of famous tea buds.
Keywords：automatic picking；SVM；image segmentation
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作者简介：陈妙婷（1993—），女，汉族，河北衡水人，助教，硕士，研究方向：人工智能与图像处理；
通讯作者：杨广蕾（1993—），女，汉族，山东淄博人，助教，硕士，研究方向：超硬磨料钎焊。