草莓富含多种对人体有益的微量元素,价格低廉,经济价值很高,但其成熟期不一短暂不易存放,需要及时采摘与运输。当前我国草莓采摘依赖人工,效率低下,制约了草莓种植业的发展,因此急需实现草莓采摘自动化,其首要工作是让机器自动识别出草莓位置。本文以地垄草莓为研究对象,围绕草莓图像识别开展了相关研究,提出了基于机器视觉技术的草莓识别方法,主要研究内容如下:(1)分析了国内外果实识别智能检测技术,研究了机器视觉中的多种颜色模型,确定了本研究采用RGB和HIS颜色模型。提出本研究的具体技术路线:以通用摄像头作为图像获取硬件,以MATLAB软件包作为图像处理软件平台,开发基于机器视觉的草莓识别技术。(2)利用草莓模型的图像,研究了草莓图像去噪、分割、增强、特征提取等多种图像预处理技术。在草莓边缘提取技术上,通过比对实际效果,选择Sobel算子作为边缘检测算子,满足了本研究的实际需要。(3)采集了大量田间种植草莓的真实图像,基于K-means聚类算法实现草莓图像果实区域的分割,然后对草莓图像进行边缘识别与拟合等形态学操作,找到了草莓位置。(4)在真实草莓的图像数据上,提取了草莓图像的HOG特性,建立正反样本,对SVM(支持向量机)分类器进行训练,使其能够对草莓图像进行正确的有无判断,然后利用NMS(非极大值抑制)算法利用阈值窗口遍历含有草莓的整幅图像,正确识别草莓位置。