基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进Y...     

基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分

将采集的牛胴体眼肌切面图像人工确定其颜色等级,然后通过计算机图像处理方法,分割出肌肉区域并提取出其在RGB和HIS颜色空间的颜色特征参数.设计一个以牛肉的颜色特征参数为输入、牛肉的颜色等级为输出的BP神经网络模型,通过训练,确定模型的结构参数,用测试样本对该模型进行验证.结果显示,用该模型进行牛肉颜色等级预测的正确率可达95%,耗时仅0.25s.表明利用所设计的模型可以对牛肉的颜色等级进行快速、准确的自动判定.     

基于计算机视觉和神经网络的芒果检测与等级分类

为了提高芒果检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对芒果损伤的检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取芒果图像,利用图像处理去除噪声、图像分割和图像增强等多种基本图像处理的方法,对芒果损伤图像进行处理;其次,对芒果图像进行了特征分析,提取9个特征参数,将这9个特征参数作为输入,建立BP神经网络模型,对芒果进行分类。试验结果表明,模型对芒果识别的准确率达85.5%。     

自组织特征映射网络在储粮害虫分类中的应用

综合利用计算机视觉技术和自组织神经网络技术,实现了对粮仓害虫的无损检测.通过对粮仓害虫图像的CCD图像预处理,提取了近十个几何特征参数,并通过优化选取其中6个参数输入神经网络进行训练.仿真结果表明,训练网络对粮仓4类常见害虫的识别率达到了91.7%,得到了较好的识别结果.     

马铃薯料斗机除杂装置设计与试验

针对马铃薯料斗机除杂装置除杂过程中马铃薯伤薯率高、除杂质量低的问题,通过进行马铃薯除杂过程动力学分析和马铃薯与土壤分离的条件分析,并结合除杂辊转动摩擦除杂的原理,确定了影响马铃薯除杂作业质量的主要因素及各因素的试验取值范围。以马铃薯伤薯率和除杂率为评价指标,以除杂辊间距、装置倾角和除杂辊转速为试验因素,进行了二次旋转正交回归试验,建立了各因素与试验指标间的回归数学模型,分析了各因素对评价指标的影响规律,并进行参数优化。结果表明,当除杂辊间距为125 mm、装置倾角为10°、除杂辊转速为112 r/min时,马铃薯除杂作业的伤薯率为0.65%、除杂率为96.03%,与未经参数优化的料斗机相比,伤薯率减少0.12个百分点,除杂率提高0.63个百分点,该装置能较好地满足马铃薯仓储作业的要求。     

4U-2B型马铃薯播种机悬挂装置的优化设计

应用SolidWorks软件建立4U-2B型马铃薯播种机及雷沃TB404型拖拉机悬挂机组参数化模型并验证了优化参数.以种薯在土壤中的最佳尺寸为目标,运用MATLAB软件对该马铃薯播种机的三点悬挂尺寸进行优化设计,最终确定农机具悬挂装置的最佳设计尺寸.     

稻米粒群特征参数的提取

稻米籽粒外形特征参数提取对于分析籽粒的力学性质及稻米品质分类非常重要.物料的外形尺寸较小,若要逐一进行籽粒特征参数的提取,势必是一个庞大的工程.为此,研制了图像采集装置,利用计算机视觉技术得到图像信息,获得稻米粒群图像.通过对图像进行分析,将粒群图像中的多个籽粒分离为单个籽粒,并研究了稻米籽粒群特征参数的提取方法.     

成熟期马铃薯秧的单位直径最大剪切力试验研究

为研究马铃薯秧蔓的剪切力学特性,弥补马铃薯秧蔓力学特性参数不足,以成熟期品种中薯8号为试验材料,通过三元二次回归正交旋转组合试验研究了取样位置、含水率和剪切速度3个因素对马铃薯秧单位直径最大剪切力的单因素影响和双因素影响,并建立了其与马铃薯秧单位直径最大剪切力之间的影响回归模型。结果表明:回归模型与试验结果拟合程度较好,可分别用于预测马铃薯秧单位直径最大剪切力的变化情况。该研究为马铃薯秧机械化切割回收装备的设计和选择最佳的马铃薯收获期提供了数据支持和理论依据。     

基于图像处理的玉米种子特征参数提取系统

随着计算机技术的发展,利用机器视觉代替人的视觉对玉米种子进行品种识别和质量检测是必然趋势。在检测中最关键的一步是对玉米种子图像进行有效特征提取,特征参数的有效性或者精度直接关系到种子品种识别的成败。为此,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略,提出了比较全面有效的玉米种子特征参数和一种适应玉米种子识别的多对象轮廓提取算法,采用VC++编制了玉米种子特征参数提取系统。经实验验证,本系统能够准确快速地提取玉米种子特征参数,为玉米种子品种识别和质量检测的后期工作奠定了基础。     

基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法

为提高对马铃薯芽眼的识别效果,提出一种基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法。对Faster R-CNN中的非极大值抑制(Non maximum suppression, NMS)算法进行优化,对与M交并比(Intersection over union, IOU) 大于等于Nt的相邻检测框,利用高斯降权函数对其置信度进行衰减,通过判别参数对衰减后的置信度作进一步判断;在训练过程中加入采用优化NMS算法的在线难例挖掘 (Online hard example mining, OHEM) 技术,对马铃薯芽眼进行识别试验。试验结果表明：改进的模型识别精度为96.32%,召回率为90.85%,F1为93.51%,平均单幅图像的识别时间为0.183s。与原始的Faster R-CNN模型相比,改进的模型在不增加运行时间的前提下,精度、召回率、F1分别提升了4.65、6.76、5.79个百分点。改进Faster R-CNN模型能够实现马铃薯芽眼的有效识别,满足实时处理的要求,可为种薯自动切块中的芽眼识别提供参考。     

马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别

针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。     

基于三维外形尺寸和质量的马铃薯检测分级装置

介绍了一种依据马铃薯三维外形尺寸参数和质量参数进行检测分级的装置,主要包括驱动胶带轮、从动胶带轮及输送胶带。这种检测方法比单纯按照马铃薯外形尺寸或质量进行分级精度更高,检测分级方法更为先进,使不同档次块茎在生产中更好地得到利用。      

水重力式马铃薯静摩擦因数测定仪设计与试验

针对传统斜面法测定马铃薯静摩擦因数存在工作效率、精度较低等问题,提出水重力式马铃薯静摩擦因数测定原理,通过精确控制水的重力来确定马铃薯的静摩擦力,进而计算静摩擦因数,据此设计了马铃薯静摩擦因数测定仪。对甘肃省普遍种植的陇薯10号品种进行静摩擦因数测定。结果表明：带土马铃薯与钢板之间的静摩擦因数为0.420,与塑料板之间的静摩擦因数为0.496,马铃薯之间静摩擦因数为0.442;不带土马铃薯与钢板之间的静摩擦因数为0.455,与塑料板之间的静摩擦因数为0.526,马铃薯之间的静摩擦因数为0.483。由此可见,带土马铃薯的静摩擦因数较不带土马铃薯小,静摩擦因数从大到小依次为：马铃薯与塑料板之间、马铃薯之间、马铃薯与45号钢板之间。为进一步验证重力法的可靠性,进行马铃薯坍塌堆积角仿真和试验。结果发现：重力法条件下不带土马铃薯形成的堆积角与试验结果较接近,其相对误差为1.04%,斜面法条件下不带土马铃薯形成的堆积角与试验结果相对误差为7.73%;斜面法条件下带土马铃薯形成的堆积角与试验结果较接近,其相对误差为0.37%,重力法条件下的堆积角与试验结果的相对误差为4.31%。重力法可以测定马铃薯...     

基于深度学习的马铃薯叶片病害检测方法#br# #br#

植物病害对食品安全具有灾难性的影响,它可以直接导致农作物的质量和产量显著下降,因此对植物病害的早期鉴定非常重要。传统的农作物病害诊断需要非常高的专业知识,不仅费时费力,还效率低下。针对这些问题,利用深度学习的方法,以马铃薯叶片为研究样本,基于TensorFlow开发Faster R-CNN网络模型。采用本地增强的方式对带有早疫病、晚疫病和健康的马铃薯叶片进行图像扩充,应用COCO初始权重进行迁移学习,探究了数据类别对模型检测结果的影响。结果表明,随着训练数据类别的增多模型性能会有略微的降低。同时还训练YOLOv3,YOLOv4网络与该模型进行对比,测试结果表明,所提出的Fater R-CNN模型优于其他网络模型。经检测该模型最佳精度达到99.5%,该研究为马铃薯病害检测提供了技术支持。     

基于无人机RGB影像的马铃薯植株钾含量估算

马铃薯植株钾含量(Plant potassium content, PKC)是监测马铃薯营养状况的重要指标,快速准确地获取马铃薯植株钾含量对田间施肥和生产管理具有指导意义。基于无人机遥感平台搭载RGB传感器分别获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的RGB影像,并实测马铃薯植株钾含量。首先利用各个生育期的RGB影像提取每个小区冠层平均光谱和纹理特征。然后分别基于冠层光谱和纹理特征构建植被指数和纹理指数(NDTI、RTI和DTI),并与实测PKC进行相关性分析。最后利用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘(Partial least squares regression, PLSR)和人工神经网络(Artificial neural networks, ANN)构建马铃薯PKC估算模型。结果表明：各生育期NDTI、RTI和DTI与马铃薯PKC相关性均高于单一纹理特征,植被指数结合纹理指数均能提高模型的可靠性和稳定性,MLR和PLSR构建的估算模型精度均优于ANN。本研究可为马铃薯PKC监测提供科学参考。     

马铃薯通风储藏库加湿系统设计与试验

为解决现有马铃薯通风储藏库加湿系统选型参数标准模糊和加湿方式无法随库内环境参数变化进行自动调节等问题,设计了一套马铃薯通风储藏库自动加湿系统。在现有马铃薯储藏库基础上,考虑马铃薯生理特性,该加湿系统选择PLC S7-200为主控制器,并运用控制变量法进行试验设计,采用Origin数据分析软件对各影响因素与入口风速和相对湿度之间的关系进行单因素试验分析,研究加湿帘厚度、加湿泵功率和风机风速对储藏库加湿效果的影响。硬件选型试验表明,该储藏库的最佳参数组合为湿帘厚度45cm、加湿泵功率70W、风机风速16m/s,当风速达到16m/s时能够达到完全穿透效果。加湿系统应用试验证明,系统能够正常工作,并且将库内相对湿度维持在95%左右,储藏后马铃薯平均失重率为3.70%,满足马铃薯储藏的加湿需求,且系统可根据库内环境参数的变化进行相应调整,使马铃薯保持较充足的水分和较低的失重率,从而保证储藏库内环境适合马铃薯储藏。     

基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别

为了实现马铃薯智能化切块中芽眼自动识别,提出了一种基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别方法。首先,设计了马铃薯图像采集系统,采集马铃薯图像;然后,进行马铃薯图像中芽眼特征分析,并基于Gabor特征进行马铃薯图像滤波,选择方向2和尺度4下的滤波图像进行形态学图像处理;最后,通过剔除马铃薯边界连通区域进行芽眼区域提取。选择50张马铃薯图像进行芽眼识别试验,结果表明:提出的算法芽眼识别率为93.4%,误识别率为7.2%,平均识别速度为0.28s。本算法可为马铃薯智能化切块中的芽眼自动识别提供方法。     

马铃薯组培苗生长点识别方法研究

采用马铃薯脱毒组培苗培育优质种薯进行种植有利于马铃薯连年高产量生产.目前,马铃薯组培苗生产面临人工成本高、自动化程度低等问题,亟需开发马铃薯组培苗自动化生产设备.为了引导马铃薯组培苗自动分化设备进行有效地移植分割作业,提出采用图像投影分析方法识别马铃薯组培苗生长点位置,提高马铃薯组培苗后续自动化分割移植的作业质量.对1...     

马铃薯缺陷透射和反射机器视觉检测方法分析

针对反射机器视觉技术若同时检测马铃薯内外部缺陷存在检测精度不高的问题,提出一种基于透射机器视觉技术的马铃薯内外部缺陷无损检测方法。通过对获取的马铃薯透射和反射图像预处理方法的比较研究,确定上山法结合区域生长法为马铃薯透射和反射图像特征的最优分割方法;采用偏最小二乘-支持向量机分别建立了透射和反射图像的马铃薯缺陷识别模型并进行了比较。在对马铃薯内部缺陷进行检测时,透射和反射图像所建模型的判别正确率分别为96.30%、59.26%;在对马铃薯外部缺陷进行检测时,透射和反射图像所建模型的判别正确率分别为94.20%、89.86%;在对马铃薯内外部缺陷进行同时检测时,透射和反射图像所建模型的判别正确率分别为95.83%、81.25%。研究结果表明,无论是对马铃薯内部或外部缺陷单独进行检测,还是对内外部缺陷同时进行检测,透射方法均比反射方法精度更高。     

基于多维度特征和LightGBM的大闸蟹质量估算方法

大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种,其质量既是确定投喂量的重要依据,亦是评判其生长状况、品质等级的重要指标。为了准确估算蟹体质量,提出一种基于多维度特征和轻量梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的大闸蟹质量估算方法。首先通过相机获取蟹体图像,其次采用图像处理技术对图像进行分割以获取背甲图像,然后提取背甲二值图像的几何特征构成形状特征(Shape features,SF);提取不同颜色空间背甲图像的各通道分量值构成颜色特征(Color features,CF),并采用标定法计算特征值;最后采用基于LightGBM的方法预测大闸蟹质量。本文根据色泽表征其发育状况,提取背甲颜色特征与形状特征构成多维度特征,解决单一形状特征导致预测精度不高的问题;提取背甲轮廓比值作为形状特征,有效降低随机调整相机高度对特征值稳定性的影响;在真实数据集上进行预测,结果表明平均绝对误差(MAE)为2.751g,均方根误差(RMSE)为3.680g,决定系数R2为0.949。并与SF-LightGBM、SF3-LightGBM 、area-OLS、MF-BPNN和MF-SVM质量估算方法进行对比,本文方法的各评价指标的性能均有较大幅度提升,能够较准确地估算出大闸蟹蟹体质量。