侯贵洋，赵桂杰，王璐瑶

（1. 天津工业大学电子信息工程学院通信工程系，天津　300387；2. 天津工业大学大学电子信息工程学院电信系，天津　300387；3. 天津工业大学机械工程学院机电系，天津　300387）

0　引言

果蔬采摘是果蔬生产过程中最为耗时、耗力、实效性强的生产环节之一，所需投入的劳动力约占整个生产种植过程的40%-50%。随着社会发展，特别是工业化发展进程使得农业劳动力逐渐减少，农业劳动力成本逐渐增加[1]。依靠人工劳作的生产形式已不能满足现代农业发展的需求。依靠机器人、智能化装备开展农业生产成为现代农业发展的迫切需要。针对人工采摘草莓带来的问题以及我国草莓种植面积的迅速推广，为实现草莓采摘的智能化、机械化，我们设计了智能草莓采摘系统，而其中最为核心的一部分即为草莓的图像识别系统。国内外对果实图像识别这方面进行了大量的研究，但是仍然有很多问题存在，比如果实的识别率、定位精度不高，考虑到这个问题我们采用了颜色识别和特征识别相结合的方法，在特征识别时我们加入卷积神经网络来辅助Harr级联分类器来识别草莓的特征点进而找到草莓的位置，然后通过颜色识别判断草莓的成熟度，判断是否采摘[2]。

1　草莓二维坐标位置识别

一般来说机器视觉技术[3]分为图像采集、图像处理、特性提取以及判决和控制几个部分，在识别草莓的过程中我们采用了颜色识别和特征识别相结合的方法，图像通过摄像头采集后分为两条路径，一条路径为通过之前训练的Harr级联数据去找出图像的草莓，并记录下每个草莓的质心坐标，也就是我们所说的特征识别[3]。……