تقسيم الصور للقطن استناداً إلى فضاء لون YCbCcr وتحليل تمييز فيشر

بالنسبة لروبوت حصاد القطن، يعتبر تقسيم صورة القطن من التقنيات الأساسية. في هذه الورقة، تحت فضاءات الألوان HSV و HIS و YCbCr على التوالي، وفقاً للاختلاف بين لون القطن ولون الخلفية، تم تصنيف الكائنات المختلفة (حشو القطن، فروع القطن، التربة، إلخ) في الصور العينة، ثم تم استخراج قيمة البكسل لكل فئة من عينات مختلفة بناءً على نتيجة التصنيف. في ما يلي، تم استخدام القاعدة التي تنص على أن التشتت هو الأكبر بين الفئات المختلفة والأصغر ضمن نفس الفئة لحساب متجه تمييز فيشر ومركز الكتلة في كل فئة. أخيراً، تم إجراء تقسيم الصورة بناءً على معيار قيمة البكسل القريبة من مركز الكتلة. أظهرت النتائج أن أقل ضوضاء تقسيم تم الحصول عليها في فضاء اللون YCbCr، والذي كانت بحاجة إلى طريقة تسمية للتخلص التكيفي من الضوضاء. أظهرت المحاكاة أنه يمكن فصل القطن بدقة عن الخلفية بواسطة الخوارزمية أعلاه سواء تعرض القطن لأشعة الشمس أو الظل. مجموع 136 صورة قطن تم تقسيمها بدقة تصل إلى 90.44% في فضاء اللون YCbCr.