基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究

为了提高植物叶片识别与分类的正确率,提出了基于SVM的识别模型和方法;对叶片图像预处理后,提取并优选10个叶片形状特征参数,用SVM法进行训练建模并识别.实验结果表明,用线性核函数的SVM对木瓜、女贞、三角枫和五角枫4种植物叶片识别的平均准确率在95.8％以上,优于神经网络和Fisher判别法,为鉴定植物种类提供了一种快速有效的方法.     

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。     

基于图像处理的河蟹分级系统设计

【目的】传统的河蟹分拣方法主要依靠人眼识别,误差率大,耗时耗力,且易对河蟹造成损伤。随着机器视觉技术和人工智能的高速发展,基于视觉识别技术的河蟹分拣方法效率高、准确度高。【方法】课题组设计了一种基于品质智能分级技术的河蟹高效分级系统,通过使用不同等级的雌雄河蟹各20只进行分级试验,利用视觉模块的图像采集与图像处理技术采集河蟹图像,经过图像的灰度化、滤波、增强、图像分割和形态学处理消除环境干扰,结合河蟹雌雄判别技术和河蟹肥满度公式,计算得到河蟹公母与肥满度识别准确率指标。【结果】该系统的河蟹雌雄平均识别准确率为97.5%,肥满度平均识别准确率为97%,证实了分级装置的可靠性。【结论】该系统采用视觉识别技术进行河蟹无损检测,可以实现低损伤、高效率、高准确度识别河蟹,与传统人工相比提高了判别准确度,提升了分拣效率,大幅节省人力、物力,具有广泛的应用前景。     

机器视觉技术的发展和应用

1机器视觉系统的概述 机器视觉(又称计算机视觉)是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别.简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作.     

基于图像自适应分类算法的花生出苗质量评价方法

为了能够快速、准确地获取花生出苗质量,提出了基于机器视觉的花生出苗质量评价方法。首先通过田间自走机器人获取花生图像信息,然后采用机器视觉的方法获取图像中花生苗的数量、花生苗冠层投影面积以及花生苗中心点坐标位置。将花生缺苗率和花生苗活力指数作为花生出苗质量评价指标,以花生苗数量结合花生苗坐标计算花生缺苗率,以花生苗叶片包络面积计算花生苗活力指数。针对花生图像识别易受环境干扰的问题,提出了鲁棒性强的花生苗提取算子,采用K均值聚类方法对花生苗提取算子进行分类,结合花生苗和土壤自适应分类算法,有效地将花生苗从土壤中提取出来。针对花生苗棵数误判现象,提出了采用图像全局分割和区域分割相结合的方法对图像进行分割,并基于形态学方法剔除田地杂草等噪声。试验结果表明:采用机器视觉识别花生苗数量的平均准确率为95.4%,花生苗株距计算平均误差为5.35 mm,验证了所提出的图像自适应分类算法的可行性。基于机器视觉所得花生缺苗率结果与人工测量结果两者之间的相关性为0.991(皮尔逊相关系数),人工评价与基于机器视觉评价具有较高的一致性。     

并行识别种勺和种薯的缺种判别方法

为解决马铃薯机械化播种作业易出现漏播现象的问题,采用机器视觉技术对排种链上的种勺和种薯进行并行识别,根据识别结果提出了一种种薯排种器种勺缺种的判别方法.首先,使用高速相机根据种薯排种链的工作环境要求采集图像,将视频帧图像划分20个区域;然后,对视频帧图像进行处理,在获取种勺的识别信息的同时获取种薯识别信息;最后,依据在...     

基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法

为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。     

基于机器视觉的农业机械无人驾驶系统

为实现农业机械的无人驾驶,研究基于机器视觉的农业机械运动控制具有重要的意义.为此,介绍了基于机器视觉的农业机械无人驾驶的工作原理和实现方法,通过对视频图像的处理,识别出农业作业环境路径特征的位置和方向,采用模糊控制方法实现了农业机械的运动控制.试验证明了基于机器视觉的农业机械无人驾驶系统的可行性及控制算法的可靠性,对未来视觉伺服研究的方向进行了总结.     

基于深度学习的种鸭蛋孵化早期受精信息无损检测

针对我国鸭蛋孵化行业剔除无精蛋的方法效率低、剔除的无精蛋已丧失食用价值、造成资源巨大浪费的问题,运用机器视觉技术,以孵化至第3天的种鸭蛋为研究对象,运用深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)端对端的特点,在Alexnet神经网络基础上进行改进,将孵化第3天的种鸭蛋透射图像直接输入到深度卷积神经网络。用卷积层代替全连接层,改变卷积核的尺寸,搭建了种鸭蛋受精信息识别网络(Eggnet)模型,实现了对种鸭蛋孵化早期受精信息的无损判别。试验结果表明,该方法对孵化第3天的种鸭蛋图像测试集分类准确率高达98.87%,验证集分类准确率为97.97%,平均单枚蛋检测时间仅为0.24 s。     

基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件设计

介绍了基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件部分各环节的具体实现。系统运用基于标记点透视变换的图像配准方法,对近红外图像进行倾斜、变形等校正;采用基于双区域连通阈值面积比的区域生长法判别出近红外图像中的活虫;融合多源图像的信息,准确定位出可见光图像中的活虫。提取出活虫的21个整体形态学特征和7个局部形态学特征,把特征空间优化为7维,运用SAA-SVM分类器进行识别分类。结果表明,检测系统对15类活虫的正确识别率达到94.8%。     

基于机器视觉的条播排种器性能检测及分析

运用机器视觉技术实现条播排种器性能的自动化检测.研究表明,帧种子数分布相对于拍摄频率（帧频率）具有独立性.以该独立性为基础构造的机器视觉检测方法为：采用CCD摄像机直接拍摄条播排种器试验的动态种子流,对获得的样本进行图像标定、灰度化处理、非种子目标去除、二值化处理、滤波去噪、小目标去除、种子遮挡判别、排种模式识别等图像处理过程,估计排种量的分布和计算排种器性能指标.     

机器视觉技术在农业机器人定位中的作用

随着科学技术的飞速发展,机器视觉技术在不同的应用场景下取得了良好的效果。机器视觉技术通过卷积神经网络、YOLO等模型,可以实现目标检测、目标分类、位置识别等。实践证明,农业机器人进一步结合机器视觉技术可以极大地提高农业智能化水平。基于此,课题组介绍了机器视觉技术在农业中的应用场景,详细分析了农业机器人的定位解决方案,结合单目相机提出了实现目标定位的方法,结合图像特征点提出了农业机器人位置的确定方法。结果表明,机器视觉技术能够实现农业机器人的精确定位,有利于农业的智慧化、自动化发展。     

基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件设计

介绍了基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件部分各主要环节的具体实现。该系统运用图像差分法及自适应图像增强法提高粮虫样本图像的质量，利用改进的直方图阈值将粮虫从背景中分割开来，并运用数学形态学处理法进行了滤波。以提取出的粮虫面积、周长、复杂度为特征，运用基于模糊决策的分类器对粮仓中常见的9种、7类害虫进行分类，识别正确率达到95.2%。     

夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术

利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。     

基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识

为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,引入机器视觉技术识别甘蔗茎节。以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板,和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图;将合成图划分为64个列块区域,提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标,再用支持向量机分类识别茎节与节间列块,得到茎节与节间的平均识别率为93.359%;对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析,得到茎节数与位置的平均识别率分别为     

基于农业搬运机器人的障碍物视觉识别技术研究

【目的】随着农业自动化水平不断提升,研究农业搬运机器人如何优化搬运目标信息、定位及图像检索等功能具有重要现实意义。【方法】课题组提出了一种基于机器视觉的内容图像检索视觉识别技术,采用特征提取方法将图像纹理作为机器视觉障碍物特征识别的重要信息,通过实时更新障碍物信息,利用相似度距离计算,将采集的图像数据与数据库中的图像距离进行对比,并利用MATLAB仿真平台验证了CBIR系统对搬运机器人障碍物识别的精确度。【结果】利用小波滤波器优化的CBIR系统的对比结果优于其他方法的平均检索率,且前20张图像的检索率均能保持在98%以上。【结论】该方法有效提升了CBIR系统的障碍物检测性能及识别系统的精确度,可为系统数据库中障碍物图像特征对比提供高质量图像数据。     

冷冻食品切割机安全防护系统识别技术

为降低冷冻食品加工中工人操作时手部被割伤的风险,提出基于机器视觉的切割机安全防护系统识别技术,系统利用彩色相机对切割机工作区域进行实时监控,以锯条位置为参考点设置不同的危险区域,对采集的图像进行分析处理,针对工人操作时的手套颜色受照明影响大,提出拮抗色感知颜色特征提取与高斯混合模型分类相结合的目标颜色识别方法,对手套的颜色特征进行分类检测,通过形态学处理与特征量统计判定最终结果,判别工人手部所处的危险等级。实现了整个切割机的安全防护系统设计,其实验测试结果表明,系统能够准确识别不同照明条件下的手套颜色特征,相比HSV和CIE Lab颜色空间,降低了图像处理时间,单幅图像处理时间为39.18 ms,具有较好的鲁棒性,满足了安全防护系统实时性和可靠性的要求。     

基于机器视觉的采摘机器人果实三维模型重构与识别

为了提高采摘机器人果实定位和识别的准确性,在采摘机器人机器视觉系统的设计上引入了果实三维重构方法,利用二维采集图像信息的处理,通过坐标转换关系,实现了三维模型的构建。为了验证三维模型重构对机器视觉果实识别准确性的提高作用,模拟青椒夜间作业的采摘环境,对不采用三维重构和采用三维重构技术两种情况下的果实识别准确率进行了对比,结果表明:采用三维重构技术可以明显提高果实的定位识别准确率,对于采摘机器人机器视觉系统的优化具有重要的意义。     

采摘机器人目标识别技术研究——基于机器视觉及深度学习

为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题，提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术，可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法，实现对橘柑的精准识别。试验结果表明：采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率，证实了该方法的可行性，对采摘机器人研究具有一定的参考价值。     

基于视觉显著性图的黄瓜霜霉病识别方法

为提高黄瓜霜霉病叶部病害机器自动识别的准确性和鲁棒性,提出了一种基于视觉显著性图的黄瓜叶部霜霉病识别方法。首先将图像从RGB色彩空间变换到HSV色彩空间中进行色彩修正,再变换回RGB空间利用R、G、B分量的线性组合生成视觉显著性图,最后通过对生成的视觉显著性图进行阈值分割以识别病害区域。利用从北京市北部郊区日光温室采集到的50幅具有典型霜霉病特征的黄瓜叶片原始图像进行实验,结果表明,该方法能较为准确地从叶部彩色图像中识别出霜霉病病斑区域,平均误分率为6.98%,优于K-means法(11.38%)和OTSU法(15.98%);平均运行时间0.661 4 s,少于K-means法的1.424 9 s;运行时间的均方根误差为0.051 5 s,鲁棒性优于K-means硬聚类算法。