从实时性和多特征的综合角度出发，基于虚拟仪器技术的软硬件平台，提出了一种颜色和形态特征相结合的棉田杂草实时识别与定位的方法。在HIS 颜色模型中，以色度H 为特征量，用Otsu 算法自动取阈值法将植物与背景分离; 利用植株的形态特征，结合形态学腐蚀、膨胀方法及骨架长度与面积比得到的识别方法，将棉苗和杂草分离。同时，通过对图像的特征分析和坐标变换，完成准确定位，得到中心坐标等物理参数，从而为后续株间除草机器人控制系统的研究提供重要依据。系统采用Labview 和NI － Vision 软件平台搭建，多幅杂草图像研究结果表明: 该系统杂草的正确识别率平均为85 ． 32% ，处理1 幅1024 * 768 的图像平均只需196ms ，识别速度能满足实时除草要求。
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