基于数据融合策略的红茶发酵程度判别

发酵是红茶加工过程中关键的一道工序,对红茶的品质形成有着重要影响。该研究以大叶种英德红茶中的英红九号为研究对象,试验收集了204份不同发酵时间的红茶样品并使用便携式近红外光谱仪和工业相机获取红茶发酵中的信息,基于近红外光谱数据、图像数据和数据融合策略分别建立了红茶发酵程度判别模型。通过分析茶多酚和儿茶素类含量的变化,将红茶的发酵划分为3个阶段,即发酵不足、发酵适度和发酵过度。采用Savitzky-Golay光滑对原始光谱进行预处理,利用竞争自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS）、连续投影算法（Successive Projections Algorithm, SPA）和主成分分析（Principal Components Analysis, PCA）对近红外光谱变量进行降维处理;相应地,图像进行去阴影后提取了9个颜色特征变量,采用皮尔森（Pearson）相关分析和主成分分析进行特征变量提取。最后采用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分别建立了基于近红外、图像和两者数据融合的分类模型。结果表明,在建模数据相同的条件下,非线性的支持向量机模型性能优于线性判别分析模型。单一传感器数据建模效果不佳,近红外光谱和图像判别模型的预测集最大准确率仅为83.82%和73.53%。低层次数据融合建模效果较单一传感器数据建模无明显提升,而中层次的数据融合建模效果比单一数据建模均有显著提高,其中SPA提取光谱变量结合Pearson提取图像变量建立的判别模型效果较佳,校正集和预测集准确率分别达到了97.06%和95.59%。研究表明,近红外光谱和视觉结合的中层次融合策略可以作为一种快速判别红茶发酵程度的方法,研究结果为红茶发酵程度构建等级模型与判别奠定了一定的理论基础,为红茶发酵的自动化检测提供了重要依据。     

基于图像和光谱信息融合的红茶萎凋程度量化判别

为了实现对红茶萎凋程度量化判别,该研究提出了一种将图像和光谱信息融合后分别与线性判别分析法和偏最小二乘法结合的技术,进行工夫红茶萎凋程度定性判别及儿茶素与氨基酸比值定量预测研究。通过对图像进行主成分分析,筛选出5个特征波长和对应的光谱特征值,基于灰度共生矩阵提取5个特征波长图像的纹理特征值,并采用连续投影算法优选出14个纹理特征值,然后分别以光谱和纹理特征值融合数据建立红茶萎凋程度的线性判别模型和儿茶素与氨基酸比值的偏最小二乘预测模型。结果表明:采用所研究的方法和建立的模型对工夫红茶萎凋程度判别准确率达到94.64%,儿茶素与氨基酸比值预测相关系数为0.8765,预测均方根误差为0.434,预测结果较好。证明应用这两种方法能实现对红茶萎凋程度量化判别。     

皮棉表面多类异性纤维的高光谱图像检测

为了考察高光谱成像技术检测多类异性纤维共存时的性能,也为其今后用于商业化皮棉质量评价,或在线皮棉杂质分拣提供研究基础,试验采集丙纶丝和毛发共存的样本高光谱图像。依据单一异性纤维分割的最佳波段图像,获得灰度平均和小波变换后融合图像。通过对比小波变换融合图像,灰度平均图像,以及全波段下主成分和独立成分得分图像,获得用于目标分割的最佳图像。采用最优特征集和分类树判别方法,判别最佳图像分割后的连通区域,剔除噪声点和假阳性。依据目标判定原则,训练集和独立验证集的异性纤维识别率分别为84.09%和75.86%。结果表     

分布式移动农业病虫害图像采集与诊断系统设计与试验

为了便捷地采集和实时诊断农业病虫害图像,设计了一个分布式移动农业病虫害图像采集与诊断系统。该系统由多个便携式图像采集终端和一个图像处理服务器组成;其中,图像采集终端包括嵌入式相机、可伸缩的手持杆和装载控制App的手机;图像处理服务器包括农业病虫害诊断、信息记录和反馈模块等。手持杆可将安装在其前端的嵌入式相机送到人手或视觉难以企及的病虫害区域,手机可实时预览前端相机的拍摄画面和实现控制相机完成农业病虫害图像采集等功能;系统通过HTTP协议实现多个采集终端与图像处理服务器的数据交互,协同进行分布式计算,可以减少网络移动资费和服务器的负载。利用该系统对水稻纹枯病图像采集与诊断测试结果表明,该系统的图像采集终端可以便捷地采集到水稻纹枯病图像,手机端视频预览画面延时低,对相机控制命令无误,图像采集终端与服务器通信稳定,服务器端对水稻纹枯病图像处理和诊断实时,基于图像的水稻纹枯病为害等级诊断准确率为83.5%。如果服务器端加载不同的农业病虫害图像处理和诊断算法,该系统可广泛应用于各种农业病虫害图像的采集与诊断。     

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。     

基于高光谱图像及深度特征的大米蛋白质含量预测模型

为了充分挖掘高光谱图像的光谱信息和图像信息,实现大米中蛋白质含量的无损检测,该文提出一种堆叠自动编码器(stackedauto-encoder,SAE)提取高光谱图像深度特征的方法,在高温(45℃)高湿(95%相对湿度)条件下对市售大米进行放置处理,以6组不同放置时间(0,24,48,72,96和120h)共420个大米样本(每组70个)为对象,利用可见光/近红外高光谱成像仪采集高光谱图像(400～1 000 nm,共478个波段),采用阈值分割法获取样本高光谱图像掩膜,分别提取掩膜后高光谱图像感兴趣区域(region of interest,ROI)的平均光谱信息和图像信息。应用多项式平滑(savitzky-golay,SG)对获取的光谱曲线进行预处理,利用SAE提取光谱深度特征,采用支持向量机回归(support vector regression,SVR)建立预测模型,结果表明训练集决定系数RC2、训练集均方根误差RMSEC、预测集决定系数RP2和预测集均方根误差RMSEP分别为0.976 2、0.068 6 g/(100 g)、0.939 2和0.115 3 g/(100 g)。将图像尺寸统一为28像素?28像素的灰度图并扁平化处理,利用SAE提取图像深度特征,结果表明RC2、RMSEC、RP2和RMSEP分别为0.915 4、0.051 0 g/(100 g)、0.821 0和0.111 8 g/(100 g)。进一步融合光谱信息和图像信息,结果表明RC2、RMSEC、RP2和RMSEP分别为0.971 0、0.077 2 g/(100 g)、0.964 4和0.085 1 g/(100 g),相较于光谱信息,RP2提升幅度2.68%;相较于图像信息,RP2提升幅度17.47%。研究表明,充分挖掘大米样本高光谱图像中的光谱信息和图像信息并进行融合,利用SAE提取光谱-图像融合深度特征,可有效提高模型的预测精度,为大米蛋白质含量无损检测提供了理论依据,具有良好的应用前景。     

漫反射和透射光谱检测马铃薯黑心病的比较

针对马铃薯黑心病不易检测,提出马铃薯黑心病的光学无损检测方法,并比较了马铃薯黑心病的漫反射光谱和透射光谱检测方法。通过高光谱图像采集系统、透射光谱采集系统和傅里叶变换近红外光谱仪获取合格马铃薯与黑心病马铃薯的可见/近红外漫反射光谱、可见/近红外透射光谱以及近红外漫反射光谱,并采用偏最小二乘-线性判别分析方法建立马铃薯黑心病的识别模型。透射光谱采集系统采集的可见/近红外透射光谱所建模型的判别正确率最高,对测试集样本的识别正确率为98.46%;高光谱图像采集系统获取的可见/近红外漫反射光谱经二阶导与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率为92.31%;傅里叶变换近红外光谱仪获取的漫反射光谱经标准正态变量变换与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率90.77%。试验结果表明:采用光谱检测马铃薯黑心病,透射光谱系统优于高光谱成像系统,高光谱成像系统优于傅里叶近红外光谱仪。研究结果为马铃薯内部缺陷的光谱定性判别及便携式仪器的研制提供了参考。     

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。     

基于高光谱图像纹理特征的牛肉嫩度分布评价

传统牛肉品质的检测方法耗时长,效率低,破坏样品,已不能满足现代化生产的需要。为了实现对牛肉嫩度品质的快速无损检测和评价,该文利用高光谱成像系统,以西门塔尔牛多个胴体的背最长肌部位为研究对象,采集56个有效样本的高光谱立体图像,研究无损评价牛肉样品的嫩度分布。通过提取样本的反射光谱信息,并利用逐步回归算法结合遗传算法(GA,genetic algorithm)筛选出牛肉剪切力值(WBSF,warner-bratzler shear force)的特征波段。利用主成分分析(PCA,principle component analysis)提取样品的3个主成分。基于选出的特征波段图像和提取的主成分,通过计算图像灰度共生矩阵求取每幅图像8个主要纹理特征参数,分别建立了基于支持向量机(SVM,support vector machine)和线性判别(LDA,linear discriminant analysis)法的嫩度等级判别模型。经分析比较,基于主成分纹理特征优于基于特征波段图像建立的预测模型,并且,线性判别模型识别准确率相比支持向量机模型较高。基于主成分纹理特征建立的线性判别模型预测集判别精度为94.44%。研究结果证明,基于高光谱图像纹理特征分析,可以建立牛肉的嫩度判别模型,对牛肉嫩度快速无损检测技术研究提供理论参考。     

基于高光谱图像的鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定

为了对鸡种蛋孵化早期胚胎进行性别鉴定,构建了高光谱图像采集系统,在400~1 000 nm范围内获取94枚种蛋孵化0~12 d的高光谱透射图像。分别在胚胎的圆头、中间、尖头3个部位选择感兴趣区域(region of interest,ROI),获取400~1 000 nm波段的响应信号,构建了支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)的鸡胚胎性别鉴定模型,并比较了不同孵化时间雌雄胚胎的鉴别准确率。试验结果表明,SVM模型、PLSDA模型和ANN模型均对孵化第10天种蛋中间部位检测效果最好。随后通过分析第10天种蛋中间部位光谱响应的差异,选取600~900 nm的光谱值构建胚胎性别鉴定模型,结果发现,3种模型的判别准确率均有上升,SVM模型和PLSDA模型预测集样本判别准确率均为75.00%,ANN模型预测集样本判别准确率达到82.86%。其中,ANN构建的种蛋孵化胚胎性别检测模型的整体效果优于SVM模型和PLSDA模型。结果表明高光谱图像技术在检测鸡种蛋孵化早期胚胎性别方面有一定效果,但种蛋蛋壳的个体差异会对鉴定准确率造成一定影响。     

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。     

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。     

CBERS-02B HR与CCD影像图像融合应用及评价——以陕西省西乡县土地利用分类为例

对CBERS-02B星高分辨率HR图像的应用潜力和精度进行了初步评价.以陕西省南部西乡县作为研究区,对HR图像进行辐射和彩色增强;采用多种算法对HR和CCD图像进行融合处理,从定性和定量两方面对融合前后的图像做了全面的评价;基于融合前后的影像进行了土地利用分类和精度对比评价.结果表明,HR和CCD图像的融合,使两者的优势得以互补,其中比值变换融合法在图像空间细节和光谱特征保留上具有一定的优势.融合后的图像明显提高了土地利用信息的提取精度,在国土资源调查与生态环境监测中具有广阔的应用前景.