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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
蘑菇采摘机械手通过机器视觉系统进行引导与定位,需要对菇床上的蘑菇图像进行处理和分析。为了在一幅蘑菇图像中将各个蘑菇的边界识别并区分出来,作者提出了一种分析算法。首先分析了蘑菇图像的数字特征和边界的分割方法,提出了基于序贯扫描方法的蘑菇图像区域标记技术,实现了各个蘑菇图像中心区域的识别。然后,从各个中心区域的中心坐标点出发,沿着不同角度的半径方向搜索蘑菇边界点,将找到的各个蘑菇边界点存放到相应的动态链表中,实现各个蘑菇的独立分割,最后在Visual C++软件平台上对该算法进行了验证。结果证明该方法是可行的,为蘑菇采摘机器人视觉系统的开发奠定理论基础。  相似文献   

2.
黄花梨果形的机器视觉识别方法研究   总被引:19,自引:2,他引:17  
黄花梨的果形是分级的重要特征之一。利用机器视觉采集黄花梨图像,研究了不规则果品的形状描述方法,提出在黄花梨的分级过程中采用傅立叶变换与傅立叶反变换对来描述果形,开发了基于人工神经网络的果形识别软件。研究发现该傅立叶描述子的前16个谐波的变化特性足以代表梨体的主要形状,采用傅立叶描述子与人工神经网络相结合的方法进行果形识别的精确率可达90%。而且只要有合适的训练对,该方法也可以用来对其它水果进行外形识别  相似文献   

3.
自主导航是智能化农机完成收割作业的重要保障。该研究针对多云天气下光照易变化导致单一特征难以应对麦田环境的问题,提出基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测方法。通过构建由图像熵特征和方向梯度特征组成的二维特征向量对麦田收割区域与未收割区域进行分类。其中,根据图像熵特征提取的特点,提出基于滑动窗口的直方图统计方法加速图像熵特征提取速度,较传统熵特征提取方法,本文方法耗时减少49.52%。在提取二维特征基础上,根据特征直方图分布特点,结合最大熵阈值分割算法对麦田图像进行初步分类,然后通过去除小连通区域对误分类区域进行剔除,进而运用Canny算子提取边缘轮廓点,得到分布于收割边界附近的待拟合点。最后,通过Ransac算法对拟合直线进行区域限制,得到较为准确的收割边界。试验结果表明,相比传统基于Adaboost集成学习算法提取收割边界,本文算法处理240像素×1 280像素的图像平均耗时为0.88 s,提速约73.89%;在不同光照条件下,收割边界平均检测率为89.45%,提高47.28个百分点,其中弱光照下检测率为90.41%,提高46.19个百分点,局部强光照下检测率为88.26%,提高46.00个百分点,强光照下检测率为89.68%,提高49.64个百分点。研究结果可为田间农机导航线识别提供参考。  相似文献   

4.
基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割   总被引:2,自引:1,他引:1  
为提高黄瓜叶部病害图像的分割性能,该文提出一种基于融合多特征图切割的病害图像自动分割方法。首先采用一种新的阈值化方法对原始病害图像的红色分量进行二值化处理;然后融合纹理、灰度、距离3个特征构建能量函数的边界项,描述像素间的相似性;再利用分割区域像素与区域边界像素的红色分量差值自动建立能量函数的区域项,反映像素归属于背景和目标的程度;最后运用最大流算法求解能量函数得到分割结果。将该方法应用于黄瓜3种病害(靶斑病、霜霉病和白粉病)叶部图像分割中,并与OTSU算法及半自动图切割算法的分割结果进行比较。试验结果表明,该方法的平均错分率为1.81%,低于其他2种算法,平均分割速度约为2.34 s并无大幅增加。该研究可为黄瓜病害的自动识别和诊断提供技术参考。  相似文献   

5.
为了快速准确获取大面积农田图像信息,提高保护性耕作秸秆还田监测效率和准确性,该研究提出一种基于优化SIFT(scale-invariantfeaturetransform)算法的农田航拍全景图像快速拼接方法。首先对高分辨率图像进行降采样处理,针对图像的重叠区域进行有效检测;然后采用基于梯度归一化的特征描述符对特征点进行匹配,同时通过渐进样本一致算法去除误匹配,精准计算拼接转换模型;最后采用基于最佳拼接线的多分辨率融合算法进行图像融合,得到全景拼接图像。试验结果表明:该文方法在图像配准阶段与传统SIFT算法和SURF(speeded up robust feature)算法相比,特征点数量分别减少了97%和90%,运行时间减少了94%和69%,平均匹配效率为65.17%,约为SIFT算法的4倍,SURF算法的9倍;与APAP(ss-projective-as-possible)、SPHP(shape-preserving half-projective)和AANAP(adaptive as-natural-as-possible)算法相比,该方法拼接图像的信息熵、平均梯度和图像对比度均有...  相似文献   

6.
计算机视觉在蘑菇采摘机器人上的应用   总被引:20,自引:4,他引:16  
介绍了蘑菇采摘机器人的工作过程,并重点讨论了它的计算机视觉系统的图象分析所采用的基本算法。主要内容为蘑菇和苗床图象信息的数字特征;提取蘑菇边界所用的算法;封闭曲线的周长、面积和闭曲线中心坐标的计算。对现场获取的图象信息进行分析,所得到的结果与实际情况吻合,表明所采用的算法是有效的。  相似文献   

7.
基于改进YOLOv4模型的全景图像苹果识别   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
苹果果园由于密植栽培模式,果树之间相互遮挡,导致苹果果实识别效果差,并且普通的图像采集方式存在图像中果实重复采集的问题,使得果实计数不准确。针对此类问题,该研究采用全景拍摄的方式采集苹果果树图像,并提出了一种基于改进YOLOv4和基于阈值的边界框匹配合并算法的全景图像苹果识别方法。首先在YOLOv4主干特征提取网络的Resblock模块中加入scSE注意力机制,将PANet模块中的部分卷积替换为深度可分离卷积,且增加深度可分离卷积的输出通道数,以增强特征提取能力,降低模型参数量与计算量。将全景图像分割为子图像,采用改进的YOLOv4模型进行识别,通过对比Faster R-CNN、CenterNet、YOLOv4系列算法和YOLOv5系列算法等不同网络模型对全景图像的苹果识别效果,改进后的YOLOv4网络模型精确率达到96.19%,召回率达到了95.47%,平均精度AP值达到97.27%,比原YOLOv4模型分别提高了1.07、2.59、2.02个百分点。采用基于阈值的边界框匹配合并算法,将识别后子图像的边界框进行匹配与合并,实现全景图像的识别,合并后的结果其精确率达到96.17%,召回率达到95.63%,F1分数达到0.96,平均精度AP值达到95.06%,高于直接对全景图像苹果进行识别的各评价指标。该方法对自然条件下全景图像的苹果识别具有较好的识别效果。  相似文献   

8.
为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度(S)通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。  相似文献   

9.
基于空间特征谱聚类算法的含噪苹果图像优化分割   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了减少噪声对苹果采摘机器人的目标识别所带来的影响,对含噪苹果图像的分割方法进行了研究。该研究设计一种针对噪声具有鲁棒性的苹果图像分割方法,首先计算苹果图像的三维空间特征点的紧致性函数,用以构造邻近点的相似矩阵实现苹果图像的去噪效果;再利用离群点矩阵拆分并由其他剩余列向量线性表示,对相似矩阵进行离群点调优实现聚类优化,进而提出基于空间特征的谱聚类含噪苹果图像分割的优化算法,旨在提高分割算法的效率和识别准确率。通过对两幅苹果图像添加不同程度的高斯和椒盐噪声(方差分别为0.01、0.05和0.1的高斯噪声和概率为0.01、0.05和0.1的椒盐噪声)进行试验,分别求出谱聚类方法、基于空间特征的谱聚类方法和该文优化方法的苹果目标图像的分割图,并计算三类方法的分割准确率。该文优化方法对于单个苹果受不同噪声影响下的分割准确率均在99%以上,对于重叠苹果的分割准确率均在98%以上,对于所选取的30幅苹果图在方差为0.05的高斯噪声和概率为0.01的椒盐噪声影响下的平均分割准确率为99.014%。结果表明:谱聚类方法受噪声的影响较大;基于空间特征的谱聚类方法的分割效果受噪声的影响较小,但在边界区域仍然有很多错分的像素;优化方法在边界区域的分割要优于基于空间特征的谱聚类方法;在设定的试验条件下,其分割结果准确率相对于基于空间特征的谱聚类方法和传统的谱聚类方法可分别提高5%~6%和9%~25%。在分割效率方面,该文优化方法的分割时间低于传统的谱聚类算法,且与基于空间特征谱聚类方法接近。研究结果为苹果采摘机器人的快速目标识别提供参考。  相似文献   

10.
由于苹果表面缺陷与果梗/花萼具有相似的灰度特征,通过传统机器视觉方法难以对两者进行有效区分。为避免苹果果梗/花萼对其表面缺陷识别造成干扰,该研究提出了一种基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法。通过搭建条纹投影系统,投影仪投射三步相移条纹至苹果样本,摄像机同步采集经苹果表面调制的条纹图像;通过分析发现果梗/花萼区域的条纹图像凹凸性与正常区域存在明显差异,利用三步相移算法恢复条纹图像的截断相位,结合相位偏移、阈值分割和二维凸包算法便可检测出苹果果梗/花萼。试验结果表明:该方法能够有效地区分果梗/花萼和表面缺陷,识别出不同位置和角度的果梗/花萼,整体准确率可达到99.12%;同时能够满足在线检测需求,平均处理时间约为0.479s。该研究可为苹果外观品质检测提供技术支持。  相似文献   

11.
基于平滑轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法   总被引:6,自引:5,他引:1  
果实采摘点的精确定位是采摘机器人必须解决的关键问题。鉴于苹果目标具有良好对称性的特点,利用转动惯量所具有的平移、旋转不变性及其在对称轴方向取得极值的特性,提出了一种基于轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法。为了解决分割后苹果目标边缘不够平滑而导致定位精度偏低的问题,提出了一种苹果目标轮廓平滑方法。为了验证算法的有效性,对随机选取的20幅无遮挡的单果苹果图像分别利用轮廓平滑和未进行轮廓平滑的算法进行试验,试验结果表明,未进行轮廓平滑算法的平均定位误差为20.678°,而轮廓平滑后算法平均定位误差为4.542°,比未进行轮廓平滑算法平均定位误差降低了78.035%,未进行轮廓平滑算法的平均运行时间为10.2ms,而轮廓平滑后算法的平均运行时间为7.5ms,比未进行轮廓平滑算法平均运行时间降低了25.839%,表明平滑轮廓算法可以提高定位精度和运算效率。利用平滑轮廓对称轴算法可以较好地找到苹果目标的对称轴并实现采摘点定位,表明将该方法应用于苹果目标的对称轴提取及采摘点定位是可行的。  相似文献   

12.
基于机器视觉的温室番茄裂果检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文通过对温室番茄果实进行定位及裂果检测,可为番茄裂果率预估及后续裂果自动筛选提供参考。针对自然光照下采集的各类番茄图像,在相关颜色空间中进行阈值预分割,利用前期支持向量机训练得到的纹理特征分类器对预分割区域进行二次判别;之后在前景区域利用显著性角点分割构造边缘轮廓集,利用基于最小二乘法修正的改进霍夫变换拟合单个番茄目标;最后利用二维Gabor小波算子对拟合的单个番茄区域进行纹理特征提取及裂果判别。文中共采集82幅番茄图像,其中50幅图像作为训练集图像,32幅图像作为验证集,所提算法对测试集中总共128个番茄的果实正确检出率为91.41%,对其中35裂果的正确判别率为97.14%,裂果判别部分平均耗时21 ms。试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性与可靠性,对成熟期番茄裂果率的估计研究及采摘过程中裂果的自动分级筛选具有较好的指导意义,为未来实现温室番茄果实生长状态在线监测提供参考。  相似文献   

13.
基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了满足现代农业精准施药技术中导航路径识别的需要,该文提出一种基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法。首先对采集到的田间玉米作物行图像进行灰度变换,采用改进的过绿灰度化算法使作物行与背景明显分割开来;然后通过滤波、阈值分割得到二值图像;而后对经过预处理后的二值图像进行形态学中的闭运算操作,得到玉米作物行的轮廓;最后利用最大正方形准则提取玉米作物行骨架。为了验证该算法的准确度,对提取的玉米作物行骨架进行直线拟合操作,利用拟合出的中央作物行线与实际导航线偏差的大小来判断骨架提取的精准度。试验结果表明,该算法能保持骨架像素的单一性,对边缘噪声具有很强的抗干扰能力,提取骨架的误差小于5 mm,能够满足玉米对行精准施药的需求。  相似文献   

14.
自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。  相似文献   

15.
椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别   总被引:5,自引:5,他引:0  
为探讨植物病虫害互不交叉、重叠的数字典型特征值来进行病虫害计算机识别,研究了椪柑病虫害为害状图像傅里叶变换幅度谱的多重分形特征。首先,用改进型分水岭算法检测病虫害为害状边缘,并对其进行区域合并,形成病虫害为害状边界。其次,对病虫害果进行二维离散傅里叶变换,依据病虫害为害状边界进行图像标记,提取标记区域内的傅里叶变换幅度谱图。最后,对傅里叶变换幅度谱图进行多重分形分析及多重分形谱的二次拟合,将拟合抛物线段的高度、宽度和质心坐标作为病虫害特征值,并以此为输入变量,建立 BP 神经网络椪柑病虫害识别模型来进行病虫害识别,椪柑蓟马、花潜金龟子、吸果夜蛾、侧多食跗线螨、椪柑炭疽病5类病虫害30组测试样本中吸果夜蛾识别正确率最高96.67%,侧多食跗线螨识别正确率最低86.67%,平均正确识别率为92.67%。试验结果表明:傅里叶变换幅度谱图的多重分形谱高度、宽度和质心坐标较精确地刻画了病虫害为害状这类复杂生物体的特征,该方法可进行椪柑病虫害自动识别,并可推广到其他植物的病虫害机器识别中。  相似文献   

16.
基于漫反射光谱的初制绿茶含水率无损检测方法   总被引:7,自引:4,他引:3       下载免费PDF全文
茶叶含水率是影响茶叶加工品质的一项重要指标。为了实现茶叶加工中含水率的快速检测,该文提出了一种应用漫反射光谱技术的绿茶初制过程中含水率无损检测方法。采用波长范围在325~1 075 nm 的可见-短波近红外光谱仪,对炒青绿茶在8个加工工序中随机抽取的568个茶叶样本进行漫反射光谱扫描,光谱扫描后立即测量样本的含水率。对于得到的光谱数据,采用小波变换降低其信息维度并提取小波系数,比较小波低频系数对于光谱特征信息的提取能力,结果显示,小波低频系数能够有效提取原始光谱数据中的特征信息。采用3种回归算法:偏最小二乘回归、神经网络和支持向量机分别建立含水率的测量模型。比较发现支持向量机回归模型的结果最优,建模相关系数为0.9985,预测相关系数为0.9875。研究结果表明,漫反射光谱可以用于绿茶含水率的无损、快速检测,小波变换是一种有效的光谱特征提取算法,而且支持向量机回归算法具有高精度和强泛化能力,可广泛用于回归分析。  相似文献   

17.
基于轮廓分割的草莓叶片三维建模   总被引:1,自引:1,他引:0  
为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到待分割强度图;计算待分割强度图矢量场卷积的局部中心,选出多目标的初始轮廓控制点,将参数的活动轮廓模型应用于待分割强度图像进行叶片的分割;采用标记的方法将分割轮廓映射至距离点云集,设计以单个叶片为单位的平面拟合选择机制,最终完成草莓三维模型的重建及显示。为验证该算法的有效性,将三维重建后的有效叶片数,平均单叶长度及叶片距离差作为评价指标,实验结果表明,有效叶片数正确率为85.6%,平均单叶长度模型正确计算率为88.4%,叶片距离差正确计算率为82.4%,研究结果可应用于原位草莓植株的空间位置测量,可为农业机器人局部视觉场景中植株空间结构的构建提供参考。  相似文献   

18.
针对在雾霾天气条件下采集到的图像质量退化,影响现代化农业精准作业的问题,该文提出一种基于暗通道先验理论和区间插值小波变换的图像去雾新方法。该文将暗通道先验模型和区间插值小波变换相结合,期望能有效滤除雾霾信息,恢复景物颜色特征,使图像更加清晰。结果表明:经过该方法处理后,图像整体较明亮,图像的对比度和清晰度都得到提高,达到滤除图像中雾霾的效果。主观上符合人眼的观察感受,图像的层次感突出,景物细节纹理也保持较好,彩色图像的色彩饱和度被很好地保持住,图像的失真度较低,逼近景物的真实颜色。去雾效果与暗通道先验算法对比,该文算法标准差数值在R通道平均提高25.44%;G通道平均提高27.90%;B通道平均提高26.24%。因此,采用该方法可以实现图像去雾,为进一步准确获取图像信息奠定基础,适应于现代精准农业的应用。  相似文献   

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