鸭梨品质检测计算机视觉系统研究

本系统在虚拟仪器的基础上,对鸭梨进行了利用机器视觉技术检测外部品质的试验研究.本系统可以对鸭梨的果面缺陷、颜色、尺寸和形状进行全面的检测.在此基础上,可对鸭梨进行精确的分级.     

仿人多自由度立体双目视觉导航系统的研究与开发

基于人类视觉系统原理，设计了仿人多自由度的立体双目视觉导航系统．首先给出了立体双目视觉导航系统的设计原理，然后详细讨论了仿人多自由度立体双目视觉装置的设计．该装置可同时实现水平旋转、俯仰、左右摄像机聚散度调整4个自由度伺服控制，并可实时在线调整摄像机参数．针对自由度控制电机及其驱动控制、摄像机同步控制、摄像机参数控制、基线长度选择等进行了优化设计．系统在Pioneer-2DXE移动机器人的实际应用验证了本设计方案的可行性和有效性．     

视觉文化视域下的几米作品解读

在视觉文化的基础上,以视觉化视角解读几米作品,包括绘本艺术、绘本延伸产品、改编影视剧。由此得出：大众文化语境下的时尚品牌,其建立的基础是“视觉化”,读图时代的来临使大众的消费方式进入视觉消费时代,“看”成为了一种特殊的生存方式。     

多目视觉伺服控制棒材分离系统研究

大型工业设备的视觉伺服控制系统需要采用多目视觉监测较大的工作场景,即对多个执行机构进行视觉伺服控制.系统要求价格低廉、适应性和实时性好、维护简单等是工业视觉伺服系统面临的挑战.针对钢铁企业的棒材生产线的多目视觉伺服控制系统的总体设计、视觉检测方式、图像特征提取、控制策略等方面进行研究.该多目视觉伺服控制的大型棒材分离系统已投入实际应用.     

基于机器视觉与图像处理的IC浅插检测研究与应用

电子产品中IC的pin脚需要准确插入插槽完成电路连接,但是在实际作业中往往存在一定程度的浅插,即电路连接不到位,不符合工业规定,造成不良多发。本系统基于机器视觉与图像处理,构建一个完整的工程。首先基于相机VB版SDK二次开发,完成图像采集。然后评价光源、镜头,构建视觉硬件平台。接着,基于C++、OpenCV开发浅插检测算法,封装成DLL在VB.NET的环境下调用。最后基于VB.NET开发软件UI,集成PMS功能、IO通信、USB读码功能。经过实验验证,与人工检测相比,本系统在速度、精度上有绝对优势,可应用于工程。     

计算机视觉系统在工业机器人上的应用

 工业机器人目前在工业生产中有着广泛的应用,在操作人员的引导下可以完成许多示教内容,但机器人缺乏对外界信息变化的足够感知能力,不能对已改变的工作环境做出相应的调整,进而影响加工的精度和质量,因此,给机器人添加一套视觉系统,使机器人能够对外部环境的变化做出相应的调整,提高机器人的灵活性和适应性,对机器人的广泛应用有着重要的意义。本试验通过介绍计算机视觉系统的工作原理和系统组成,研究开发了三自由度机器人,增加了一套视觉系统,实现了对物体的识别、跟踪以及一些其他的操作如：夹持、搬运等,并结合机器人控制卡,使得工业机器人能够很快地识别和跟踪目标物体,从而提高了工业机器人的适应性和灵活性。     

农村民居住宅环境的景观视觉质量评价研究——以浙江省为例

农村民居住宅环境提升是农村建设的基本要求和重要目标,农村景观视觉质量评价是农村景观规划开发的科学基础和依据。本研究以浙江省10个地级市下辖部分农村为研究对象,综合"基于公众感知"和"基于专业/设计"的评价方法,运用照片评价法,选取24张代表性照片进行3个层级的景观视觉质量评价,对数据进行相关分析和回归分析,探究综合景观视觉偏好与5个景观评价纬度及15个景观要素指标之间的关系。结果表明,综合景观视觉质量与"有序性""清洁性""生态性""特色性""多样性"都呈显著相关关系,且是共同作用的结果。"建筑色彩""有利人工景观"对农村民居住宅环境的视觉质量有着显著而积极的影响。最后,根据本研究成果,从保护整体风貌、生态环境保护和挖掘地方特色等方面提出相关建议。     

探究视觉识别系统在高校中的应用——以安徽农业大学为例

视觉识别系统是企业形象设计中重要组成部分之一,也是企业传播经营理念、建立知名度、塑造形象、加强凝聚力的快速手段,因此研究、借鉴企业形象识别系统建立的方法与成功经验,对推进高校形象建设具有重要参考价值与意义。结合安徽农业大学视觉形象建设现状,将高校视觉识别系统的基本内容及特征概括总结,对安徽农业大学的学校概况及办学理念进行分析,并在此基础上设计建立一套完整的适合安徽农业大学的视觉识别系统,其中包含理念系统、基础系统、应用系统及导视系统四个部分,对安徽农业大学视觉形象的传播与校园文化的建设起着积极的推动作用。     

基于GIS与SBE法的旗山国家森林公园景观视觉评价

运用GIS空间分析功能,选取可见度、连续度、清晰度、舒适度等10个评价因子,对福州旗山国家森林公园的14个景点进行景观视觉资源评;同时,采用SBE法对以上14处景点进行评价,最后将GIS与SBE的评价结果进行加权。结果表明,景点S10的景观视觉资源最好,景点S2的景观视觉资源最差。以此验证基于GIS和SBE的森林公园景观视觉资源评价模型,希望能为森林公园景观视觉评价体系的构建提供技术支撑。     

一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发。机器视觉系统的目地就是通过机器视觉产品(即光源、镜头、相机、采集卡)将被拍摄的目标转换为图像信号,传送给机器视觉软件(即图像处理系统),来代替人眼的测量、检测和判断。其原理是由计算机、图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为,完成得到人的视觉系统所得到的信息机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。本文主要从拥有机器视觉的工业机器人的分拣系统原理、行业现状及发展前景三个方面简明阐述。     

Robotic Weed Control System for Tomatoes

A real-time intelligent robotic weed control system was developed for selective herbicide application to in-row weeds using machine vision and precision chemical application. The robotic vision system took 0.34s to process one image, representing a 11.43 cm by 10.16 cm region of seedline containing 10 plant objects, allowing the prototype robotic weed control system to travel at a continuous rate of 1.20 km/h. The overall performance of the robotic system in a commercial processing tomato field and in simulated trials is discussed.     

基于视觉特性的图像分割技术及其应用

在车辆管理系统中,利用计算机视觉系统对汽车车牌进行识别是重要的研究课题,而车牌的自动识别与人的视觉特性有着密切的联系.通过对人的视觉系统的分析,根据视觉特性对数字图像处理中的图像模型建立及图像分割技术进行了探讨,并以车牌自动识别系统实例说明其在实际中的应用.     

主动式车辆红外夜视系统的研究

由于车辆红外夜视系统对于夜间驾驶具有重要意义,车辆夜视技术得到了很快的发展,同时被逐渐应用于车辆上,车辆夜视系统的应用将成为一种趋势.在本论文中对车辆主动式红外夜视系统的成像原理、系统总体设计和技术设计进行研究,通过对现有红外夜视技术及相关器件的借鉴与改造,对红外发光二极管的照射距离增加和系统使用中实际技术问题及解决方案从理论与实践上进行了探索.所提出的设计思路与技术方法,可为相关行业研究人员提供参考.     

鸭蛋品质自动测控系统的分级控制与设计

应用计算机视觉技术和PLC与计算机通讯原理,设计出鸭蛋品质分级控制系统,实现鸭蛋品质参数（颜色、大小、新鲜度和壳厚）准确、快速、稳定的在线检测。试验研究表明,鸭蛋品质自动测控设备分系统具有良好的应用前景。     

针叶树种计算机视觉苗木自动分级系统的研究

针对苗木分级领域的实际需要及国际苗木分级技术发展状况,研究,设计了针叶树种计算机视突苗木自动分级系统。该系统应用计算机视觉技术和神经网络技术。通过对苗木图像的处理。在实验室中实现对苗木的自动分级,实验研究表明,计算机视觉自动分级系统在苗木分级领域中具有良好的应用前景。     

农用车辆视觉导航系统的设计

分析了目前采用机器视觉进行农用车辆导航所存在的问题,提出在实际环境中农用车辆导航路径的可靠识别方法和相应的控制方法,为开发研制实用型农用车辆视觉导航系统提供了重要的技术支持。     

计算机视觉技术在猪行为识别中应用的研究进展

中国生猪养殖规模和数量在不断扩大,养殖信息化是今后生猪饲养监管的重要模式。计算机视觉技术作为信息处理的有效辅助技术,提供了一种自动化、非接触式、低成本、高收益且对动物无伤无压力的行为识别方式,可用于考量生猪健康状况并及时预防和发现疾病。介绍了猪行为识别视觉系统,回顾了视觉技术在生猪目标提取和个体识别、行为识别分析中的应用及算法,分析了现存视觉系统及行为识别方法在准确性、有效性与适用性方面存在的问题,提出了视觉系统的改进策略及今后计算机视觉技术在猪体识别和行为识别应用中的重点研究方向。     

机器视觉技术在现代农业中的应用

介绍了机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成，讨论了机器视觉技术在现代农业生产前、生产中和生产后的应用状况，并且在分析国内外研究现状的基础上，针对机器视觉在现代农业中的应用提出了目前存在的问题和未来发展的方向。     

基于机器视觉的仿人机器人运动跟踪技术研究

针对仿人机器人的特点,设计了一个具有单目视觉的仿人机器人视觉识别系统。在比较各种追踪算法的基础上,将算法应用于机器人视觉识别,并以此调整机器人前进路线。根据FIRA比赛规则,决策系统通过视觉反馈和姿态反馈信息,调用底层动作库,进行短跑运动规划。实验显示算法适合仿人机器人参加竞技类比赛。     

Lettuce calcium deficiency detection with machine vision computed plant features in controlled environments

Conventional greenhouse environmental conditions are determined by observation. However, destructive or invasive contact measurements are not practical for real-time monitoring and control applications. At the canopy scale, machine vision has the potential to identify emerging stresses and guide sampling for identification of the stressor. A machine vision-guided plant sensing and monitoring system was used to detect calcium deficiency in lettuce crops grown in greenhouse conditions using temporal, color and morphological changes of the plant. The machine vision system consisted of two main components: a robotic camera positioning system and an image processing module. The machine vision system extracted plant features to determine overall plant growth and health status, including top projected canopy area (TPCA) as a morphological feature; red-green-blue (RGB) and hue-saturation-luminance (HSL) values as color features; and entropy, energy, contrast, and homogeneity as textural features. The machine vision-guided system was capable of extracting plant morphological, textural and temporal features autonomously. The methodology developed was capable of identifying calcium-deficient lettuce plants 1 day prior to visual stress detection by human vision. Of the extracted plant features, TPCA, energy, entropy, and homogeneity were the most promising markers for timely detection of calcium deficiency in the lettuce crop studied.