基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测

高光谱图像包含丰富的光谱与图像信息,该文基于此试图构建生菜氮素检测模型。利用高光谱图像采集系统获取可见-近红外(390~1 050 nm)范围内的生菜叶片高光谱图像,同时利用凯氏定氮法获取对应叶片的氮素值。将光谱反射值较大波长图像与反射值较小波长图像相除并用阈值化法构建掩膜图像,获取感兴趣区域(ROI,region of interest)。由于高光谱数据量大、且数据间冗余性强,因此如何有效的提取一些特征波长十分重要。该文采用主成分分析(PCA,principal component analysis)对原始高光谱图像进行处理,根据前3个主成分图像(PC1、PC2、PC3)在全波长下的权重系数分布图选出662.9、711.7、735.0、934.6 nm 4个特征波长及对应的光谱特征,并且分别提取4个特征波长图像、主成分图像PC1、PC2、PC3在ROI下的基于灰度共生矩阵的纹理特征,最后利用支持向量机回归(SVR,support vector machine regression)分别建立生菜叶片基于特征波长光谱特征、特征波长图像与主成分图像的纹理特征及光谱纹理融合特征与对应氮素值之间的关系模型。结果表明,在校正性能指标决定系数R2C上,基于光谱特征+特征波长图像纹理特征的模型较好,R2C=0.996,校正集均方根误差RMSEC为0.034;在预测性能指标决定系数R2P上,基于光谱特征的模型较好,R2P=0.86,预测集均方根误差RMSEP为0.22。该研究结果可为农作物氮素的快速、无损检测提供一定的参考价值。     

基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取

利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获得的PC1(the first principal component,第一主成分)图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征,提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数(能量、熵、惯性矩和相关性),并且采用基于高光谱图像的光谱差值获取了2个特征波长对应的光谱相对反射率作为光谱特征。优化组合纹理特征和光谱特征成4个特征向量组,采用BP(back propagation,反向传播)神经网络对正常苹果和虫害苹果进行检测。结果表明,融合0度方向的能量、熵、惯性矩和相关性的纹理特征和646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征进行检测识别效果最好,正常果的识别率为100%,虫害果的识别率为100%,并且速度快、误差小。该研究所获得的特征向量可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。     

基于高光谱图像光谱与纹理信息的枸杞多糖及总糖含量检测

为利用高光谱图像技术实现枸杞多糖及总糖含量的快速无损检测,采用主成分分析对原始高光谱图像进行处理,选取前3个主成分图像,根据其在全波段下的权重系数选取5个特征波长并提取对应图像的平均光谱值,提取主成分图像及特征波长图像的纹理特征,利用偏最小二乘回归分别建立基于不同特征参量的预测模型。结果表明,单独利用特征光谱或图像数据,预测结果不理想;将特征光谱与纹理数据组合后,预测模型的校正集结果明显提高,但预测集结果偏低。因此,为提高预测结果准确性,对所有特征按照与两指标的相关程度进行筛选,优化后特征构建的检测模型具有最佳预测结果:R_(C(多糖))~2=0.9604,R_(P(多糖))~2=0.8961;R_(C(总糖))~2=0.9657,R_(P(总糖))~2=0.8670。由此可见,基于高光谱图像光谱与纹理信息检测枸杞多糖和总糖含量是可行的,根据相关系数筛选最适宜的特征提高了模型的预测性能,同时减少了计算的复杂性。本研究结果为枸杞整体品质的快速无损检测提供了重要参考。     

可见/近红外光谱结合遗传算法无损检测牛肉pH值

为了实现牛肉在整个货架期内(4℃环境)pH值的无损快速检测,该文采用可见/近红外光谱技术并结合遗传算法(GA,genetic algorithm),搭建了可见/近红外光谱检测系统,采集储藏在4℃下1～18d的120个牛肉样品400～1700nm范围的光谱,用不同预处理方法处理,并分别建立全波段光谱和经过遗传算法提取有效光谱的预测牛肉pH值的多元线性回归(MLR,multiple linear regression)模型、偏最小二乘回归(PLSR,partial least-squares regression)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM,least square-support vector machine)模型。结果表明,多元散射校正(MSC,multiplicatives catter correction)结合Savitzky-Golay(SG)平滑为最佳预处理方法,遗传算法提取光谱后所建模型的预测精度均高于全波段光谱所建模型,其中LS-SVM为最佳预测模型,其预测相关系数和标准差分别为0.935和0.111,相比全波段LS-SVM模型预测,精度得到了提高。研究表明可见/近红外光谱技术结合遗传算法所建LS-SVM预测模型能够实现4℃下牛肉整个货架期内pH值的无损快速检测。该研究为进一步开发实用的牛肉pH值无损快速检测设备提供依据。     

高光谱图像技术在掺假大米检测中的应用

为了有效判别出优质大米中是否掺入劣质大米,该文研究了一种针对大米掺假问题的快速、无损检测方法。从市场上购买了东北长粒香大米和江苏溧水大米,按纯东北长粒香大米、3∶1、2∶2、1∶3和纯江苏溧水大米共5个掺合水平进行大米试验样本的制备。利用可见-近红外高光谱图像采集系统(390~1050 nm)获取了200个大米样本的高光谱图像。采用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(region of interest,ROI),并提取出所有样本在ROI内的平均高光谱数据。采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立全光谱波段下的大米掺假判别模型,径向基(radial basis function,RBF)核函数模型交叉验证准确率为93%、预测集正确率为98%。由于高光谱信息量大、冗余性强且受噪声的影响较大,该文采用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)分别对大米高光谱图像和高光谱数据进行处理,从特征选择和特征提取2个角度对原始高光谱数据进行处理,通过主成分权重系数图选择了531.1、702.7、714.3、724.7、888.2和930.6 nm 6个特征波长,通过留一交叉验证法(leave-one-out cross-validation,LOOCV)确定并提取出PCA降维后的最优主成分数(number of principal component,PCs)为9。最后分别将优选出的特征波长和提取出的最优主成分数作为模型的输入,建立SVM模型。试验结果表明,基于特征波长SVM模型的交叉验证准确率为95%、预测集正确率为96%,基于最优主成分数SVM模型的交叉验证准确率为94%、预测集正确率为98%。该研究结果表明,该文建立的基于特征波长和基于最优主成分数的SVM模型均具有较优的预测性能,且利用高光谱图像技术对大米掺假问题进行检测是可行的。     

利用机器视觉与近红外光谱技术的皮蛋无损检测与分级

为了对优质蛋、次品蛋和劣质蛋这3种皮蛋进行检测及分级,该文应用机器视觉结合近红外光谱技术,研究利用皮蛋凝胶品质无损检测的分级方法。首先采集皮蛋透射光图像,提取18个图像颜色特征值,然后将所提取的18维特征利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行降维,对PCA降维后的3个主成分建立遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)分级模型,把皮蛋样本分为两大类:可食用蛋(优质蛋与次品蛋)与不可食用蛋(劣质蛋),劣质蛋测试集识别率为100%。然后在机器视觉分类结果的基础上,利用近红外光谱技术获取可食用蛋(优质蛋与次品蛋)的原始光谱,并进行多元散射矫正(multiplicative scatter correction,MSC),利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)降维提取特征波长,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对特征波长变量建立分级模型,区分出优质蛋与次品蛋,优质蛋测试集识别率为96.49%,次品蛋识别率为94.12%。研究结果表明:基于机器视觉和近红外光谱进行皮蛋凝胶品质无损检测分级是可行的。     

基于图像光谱信息融合的鱼不同冻藏时间及冻融次数鉴别

应用高光谱成像技术(380~1023 nm),基于信息融合实现鱼不同冻藏时间后冻融次数鉴别。首先,提取鱼样品感兴趣区域(region of interest,ROI)光谱并结合竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)得到57个变量作为光谱信息,同时对鱼样品做主成分分析(principal component analysis,PCA),提取第一主成分图像信息如中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关12个灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理特征参量,结合灰度共生矩阵纹理特征与光谱特征,作为模型偏小最二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)的输入建立区分模型,预测集识别率达到98%。结果表明,高光谱成像技术可以用于鱼不同冷冻时间以及冻融次数的鉴别。     

基于高光谱信息融合和相关向量机的种蛋无损检测

为了尽可能早的检测出无精蛋和受精蛋,该文提出采用透射高光谱成像技术,融合图像和光谱信息,对其受精信息进行检测。利用高光谱图像系统采集孵化前种蛋在400~1 000 nm的高光谱图像,提取图像特征(长短轴之比、伸长度、圆度、蛋黄面积与整蛋面积之比);筛选出400~760 nm的波段,通过Normalize预处理结合相关系数法提取155个光谱特征变量;运用主成分分析法对图像和光谱的融合信息进行降维,采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)分别建立基于图像、光谱和图像-光谱融合信息的受精蛋和无精蛋分类判别模型,并与支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行比较,RVM模型检测正确率分别为90%,91%,96%;测试集检测时间分别为0.6619,1.0821,0.5016 s。SVM模型检测正确率分别为84%,90%,93%;测试集检测时间分别为5.9386,5.9886,5.6672 s。结果表明,基于图像-光谱融合所建立的模型优于单一信息的模型,在分类精度上,采用RVM分类精度高于SVM的分类精度;在分类时间上,RVM的分类时间比SVM短,因此,利用高光谱融合信息和相关向量机可以提高种蛋检测精度,研究结果为孵前无精蛋和受精蛋的在线实时检测提供参考。     

利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种

为了研究采用近红外高光谱图像技术对西瓜种子品种快速无损鉴别的可行性,该文采用近红外高光谱图像技术,通过提取西瓜种子的光谱反射率,结合Savitzky-Golay (SG)平滑算法,经验模态分解算法（empirical mode decomposition,EMD）和小波分析（wavelet transform,WT）对提取出的光谱数据进行去除噪声处理,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）和遗传-偏最小二乘法（genetic algorithm-partial least squares, GA-PLS）进行特征波长选择。基于全波段光谱建立了偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）,基于特征波长建立了反向传播神经网络（back-propagation neural network,BP NN)判别模型和极限学习机（extreme learning machine,ELM）判别模型。试验结果表明,基于特征波长的BPNN模型和ELM模型的结果优于基于全部波长的PLS-DA模型,基于SG预处理光谱提取的特征波长建立的ELM模型取得最优的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。结果表明应用近红外高光谱成像技术对西瓜种子品种鉴别是可行的,为西瓜种子的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

利用近红外光谱与PCA-SVM识别热损伤番茄种子

为了研究近红外光谱技术用于热损伤种子快速无损识别的可行性,该文以120粒番茄种子为研究对象,其中60粒番茄种子通过高温加热处理的方式成为热损伤种子组,其他60粒番茄种子为正常种子组,利用实验室自主搭建的近红外光谱检测系统获取单粒番茄种子在980~1 700 nm范围内的光谱,分别采用偏最小二乘判别法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)和支持向量机(support vector machines,SVM)建立了番茄种子热损伤的定性分析模型。试验结果表明:2种判别模型的验证集总正确率均大于96%,均可用于热损伤种子的判别。其中,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)预处理的光谱数据构建的支持向量机模型的判别效果最好,其校正集和验证集的判别正确率均为100%,更适用于种子热损伤识别。因此,应用近红外光谱技术可快速无损识别热损伤番茄种子,为种子检验提供了一种新的方法。     

昆虫数字图像的分割技术研究

以棉铃虫为例，利用数字图像技术对昆虫图像的分割技术进行了研究。主要介绍了简单直方图分割算法、最佳熵阈值分割算法、模糊集合熵阈值分割算法以及极小误差法阈值分割算法。结果表明，简单直方图分割算法和模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中模糊集合熵阈值分割算法获得的分割结果更符合实际需要。而最佳熵阈值分割结果因为包含了太多的背景像素而最不符合实际需要，极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征，不符合进一步特征提取的要求。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

基于颜色和深度信息融合的目标识别方法

传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG, histograms of oriented gradients)分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法（k-NN）对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。     

苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实

为解决采摘机器人在运动状态下对重叠果实的识别问题,减少采摘过程处理的时间,对重叠果实的快速跟踪识别进行了研究。首先,对采集到的第1幅图像进行分割并去噪,之后通过计算圆内的点到轮廓边缘最小距离的极大值确定圆心的位置,计算圆心到轮廓边缘距离的最小值确定半径,通过圆心与半径截取后续匹配的模板,经试验证明该算法能较准确地找到重叠果实的圆心与半径。然后,确定连续采集的10幅图像的圆心,根据每幅图像圆心的位置对机器人的运动路径进行拟合、预判、综合半径与预判路径确定下一次图像处理的范围。最后,采用快速归一化互相关匹配对重叠果实进行匹配识别。试验证明,经过改进后的算法匹配识别时间与原算法相比,在没有进行预判的情况下匹配识别的时间为0.185 s,经过预判之后,匹配时间为0.133 s,减少了28.1%,采摘机器人的实时性得到了提高,能够满足实际需求。该研究可为苹果等类球形重叠果实的动态识别提供参考。     

水果外观质量在线检测系统的软件实现

鉴于模拟信号摄像头采集技术在有严格时间要求的在线检测方面存在种种弊端，就数字摄像头采集技术进行了初步探讨，以获取满足高速度要求的动态图像。对所获图像进行分割处理，运用多线程技术进行动态交换，解决了序列图像处理结果的动态显示以及数据库文件的实时存储，为水果在线分级的后续自动化控制做了铺垫。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

ZY-3卫星全色与多光谱影像融合方法比较

针对目前农业部门常用融合方法,探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法,该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源,应用HSV变换（hue-saturation-value,颜色空间变换）、Brovey变换（彩色标准化变换）、Gram-Schmidt变换（正交化变换）、PC变换（principal components,主成分变换）、Wavelet变换（小波变换）和Ehlers变换（空间滤波变换）等6种常用融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度,通过两类统计参数：光谱分析和不同地域的纹理特征,对融合后的影像进行质量评价。通过面向对象方法对融合影像分类比较,全面探讨这6种融合方法对ZY-3卫星农业区影像的适宜性。试验表明,PC变换和Ehlers变换各波段与原多光谱影像相关性均高达0.9以上,纹理特征增强明显,边缘响应指标均高于0.2,分类总体精度分别达78.59%、77.8%;其他融合方法仅在部分试验指标中具有优势。综合比较试验数据,发现PC变换和Ehlers变换融合效果优于其他融合算法,适宜应用于ZY-3卫星农业区影像;但不同融合方法在图像质量和地类提取中各有优势,可结合实际农业应用及影像中地类信息比例,选择适宜的融合算法。该研究可为农业各部门中影像大规模的融合应用提供参考。     

基于射线轮廓点匹配的生猪红外与可见光图像自动配准

为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。     

基于Radarsat-2影像的复杂种植结构下旱地作物识别

为提高基于Radarsat-2旱地作物识别的精度,该文研究了一种复杂种植结构背景下具有共同生长期作物的识别方法。研究区为一个12 km×12 km的样方,位于内蒙古上库力农场额很队,以春小麦、油菜2种共同生长期作物为识别对象,利用Spot-6影像和Radarsat-2影像,在数据预处理的基础上分析研究区内典型地物样本的后向散射系数在不同极化波段上的变化特征,根据该变化特征设计图像增强算法,然后基于图像增强后的影像设定合理的阈值实现作物识别提取。结果表明：该方法准确识别并有效提取了共同生长期作物春小麦和油菜的种植面积,总体精度达到97%,Kappa系数为0.96。该方法简便、快捷、可靠,为春小麦、油菜等旱地共同生长期作物种植面积提取提供重要的科学技术支撑。     

苹果采摘机器人中的图像配准技术

为了减少自然环境下的光线干扰,采用一个彩色相机和一个深度相机获取目标物的图像,利用多源传感器信息融合与互补方法,实现多目标图像的精确配准。基于TOF（time of flight）技术的PMD（polarization mode dispersion）相机,能实时获得强度图像和深度信息。以苹果树为研究对象,采用Harris检测提取特征点,在归一化互相关系数法的基础上运用邻域的支持强度实现了PMD图像与彩色图像的同名点配准。对自然场景中共50组图片进行试验验证,该方法顺光条件下正确匹配率达到85.75%,逆光条件下的匹配率是79.57%,能满足光线变化的图像精确配准的要求。