基于机器视觉的蘑菇单体检测定位算法及其边界描述

介绍的算法是以单体蘑菇为研究对象，通过该算法的研究将为蘑菇采摘机器人图像处理方法的实现奠定理论基础。研究内容包括，蘑菇图像的数字特征；提取边界的算法；对蘑菇边界进行离散傅立叶变化。提出仅需利用蘑菇的边界信息求蘑菇形心坐标的新方法，而且傅立叶描述可以进行蘑菇边界的平移、旋转和缩放操作，具有很强的边界形状重建功能。最后通过对获取的蘑菇图像进行分析，表明该算法和边界描述是非常有效的。     

基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法

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。     

基于数据挖掘的决策树算法应用研究

数据挖掘是一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,已经成为关注的热点。决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点,在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。本文使用数据挖掘的C4.5算法对UCI数据库中的蘑菇数据构建决策树模型,给出了蘑菇可食用或有毒的决策。     

用计算机视觉进行黄花梨果梗识别的新方法

梨的果梗是否存在是分级的重要特征之一。通过计算机视觉系统摄取黄花梨图象,应用图象处理技术完成图象与背景的分割。针对使用细化及收缩膨胀算法识别果梗速度较慢,提出了一种快速算法。该法利用梨果梗直径小,选择不同大小的模板,判别图象中是否存在果梗,同时得到果梗头、底部与梨相交点的坐标,依据切线斜率信息,对果梗的完好性进行判断。试验结果表明,该算法可以１００％判断果梗是否存在,判断果梗是否完好的正确率达到９３％,判别速度提高４～６倍。而且该算法具有一定的鲁棒性,对旋转、移位不敏感。     

基于ANN的复垦土壤水分特征曲线的预测研究

为能较容易且更准确地获取复垦土壤水分特征曲线,将易测定的土壤特性如土壤质地、容重和饱和含水量作为输入变量,采用基于bagging算法的神经网络法建立了用于预测土壤水分特征曲线的土壤转换函数法(PTFs)模型,并对徐州矿区复垦土壤的水分特征曲线进行了预测,同时与普通BP算法预测精度进行了比较.研究结果表明所建立的PTFs参数模型具有较高的估计精度,bagging算法均方根预测误差比普通BP算法减少了7.5%～27.0%,说明该模型的建立与求解为复垦土壤水分特征曲线的预测研究提供了一条新途径.     

双孢蘑菇片气调干制工艺优化研究

以提高双孢蘑菇片干制质量为目的，采用自制小型气调干燥试验设备，以CO₂、N₂置换部分空气作为干燥介质对双孢蘑菇片进行干制对比试验。采用正交试验方法，分析了不同干燥介质对双孢蘑菇片干制质量的影响。结果表明，在干燥室气体的O₂含量相同条件下，以N₂置换部分空气为干燥介质，可提高双孢蘑菇片的脱水率，干制品褐变度降低、维生素C保存率较高。用均匀试验设计回归分析程序拟合产品的褐变度、维生素C和ADF质量分数随干燥室气体O₂含量、干制温度和干制时间变化的回归方程，置信水平达95%，可用于指导实际生产。     

气调贮藏对双孢蘑菇细胞超微结构的影响

为了揭示气调贮藏抑制双孢蘑菇褐变的作用机理,采用透射电镜法对气调贮藏条件下双孢蘑菇细胞超微结构的变化进行观察,分析了双孢蘑菇细胞超微结构完整性与组织褐变度之间的关系,结果表明:双孢蘑菇贮藏过程中组织细胞的完整性与褐变度密切相关,适宜的气调环境能够显著抑制双孢蘑菇贮藏过程组织细胞的降解,从而延缓组织褐变。     

利用辐照蘑菇加工罐头

本试验用1kGy~(60)Coγ射线辐照的蘑菇加工罐头,并与鲜蘑菇和盐水蘑菇加工的罐头进行比较。结果表明:辐照蘑菇加工罐头的风味与鲜蘑菇加工的罐头一样味美,口感更佳,优于盐水蘑菇加工的罐头。分析蛋白质、脂肪、纤维素、磷和钙含量表明,主要养分无明显损失。分析17种氨基酸含量表明,辐照蘑菇罐头的子实体和汁液的谷氨酸含量均高于盐水蘑菇罐头,接近鲜菇罐头。重金属和致病菌检定结果符合食品卫生标准。但辐照罐头蘑菇色较暗,贮存两年后菇体/汁液的比率低于盐水蘑菇罐头。     

基于机器视觉的双孢蘑菇在线自动分级系统设计与试验

针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。     

基于波段比模型的地形调节植被指数组合算法构建与验证

为消除山区植被遥感监测中的地形影响,该文根据山区主要地物波谱曲线特征和波段比模型等基本原理,构建地形调节植被指数(topography-adjusted vegetation index,TAVI)组合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山区Landsat8多光谱遥感影像分析山区主要地物波谱曲线特征,阐释TAVI光谱原理。接着,用红光波段数据构建新的阴影植被指数(shady vegetation index,SVI),并优选比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)与SVI形成TAVI组合算法,再结合地形调节因子"极值优化"算法计算TAVI结果。最后,采用目视比较、统计分析和差值分析证明TAVI组合算法达到经大气加地形校正后遥感影像计算的NDVI的削减地形影响的效果,其与太阳入射角余弦值一元线性回归方程斜率降至0.035,相关系数降至0.075。TAVI组合算法可应用于山区植被信息和有关参数的遥感监测与估算。     

基于光谱特征分析的主要秋季作物类型提取研究

为快速、准确地在遥感图像上提取各种农作物类型信息，满足国家农情遥感监测系统的要求，以2002年北京地区主要秋季作物提取为例，利用Terra/MODIS数据，采用波谱分析的方法，建立一种基于遥感影像全覆盖的秋季作物类型自动提取方法，实现主要秋季作物遥感自动识别。首先根据研究区秋季作物的波谱特性和生物学特性，选取了红波段、蓝波段、近红外波段和中短波红外波段作为秋季作物类型提取的工作波段；同时，还利用由这4个波段构建的陆表水分指数和增强型指标指数作为遥感特征参量。其次根据研究区农作物物候历特征，提取了2002年4月到9月共7个时相的MODIS数据。最后，采用分层决策树方法提取研究区主要秋季作物类型，并进行面积统计。为了验证其精度，与国家农业部农业统计数据进行比较，结果其精度达到86%以上。这表明，仅利用MODIS自身光谱信息，即可较为准确地提取秋季作物类型信息，精度基本能满足了大尺度农情遥感监测的要求，可以为农业决策部门提供信息服务。     

基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。     

基于机器视觉的猪体体尺测点提取算法与应用

无应激获取猪体的体尺、体质量,是猪福利养殖中的一个重要任务,为解决机器视觉提取自然站立姿态下猪体的体尺测点识别率低的问题,该文通过在线摄像机获取120d龄长白猪的彩色图像,以猪体体尺传统的测量位置为研究基础,结合猪舍现场实际情况,提出了复杂背景下猪体个体信息提取的算法、基于包络分析的猪体头部和尾部的去除算法以及具有一定弯曲姿态的复杂猪体体尺测点坐标提取的算法,并利用Matlab2010软件实现了其算法。验证试验结果表明:通过背景减法和去除噪声算法可去除背景干扰,有效识别猪体信息;测点提取算法可准确提取自然姿态下猪的个体轮廓,识别其体尺测点,实现了猪体的体长、体宽等体尺量算的9个体尺测点的坐标提取,经验证,对猪体体长的实测值平均相对误差最小,其平均相对误差仅为0.92%;其次为腹部体宽,其平均相对误差为1.39%;而对猪体肩宽和臀宽的检测误差较大,平均相对误差分别为2.75%和3.03%。本研究可应用于猪体无应激量算体尺、估算猪体体质量,为开展福利养殖提供了一种新方法。     

矮化密植枣园收获作业视觉导航路径提取

针对矮化密植枣园环境的复杂性,提出一种基于图像处理的枣园导航基准线生成算法。选用B分量图进行处理,提出"行阈值分割"方法分割树干与背景;根据拍摄场景及视角提出"行间区域"方法剔除行间噪声;通过统计树干与地面交点位置分布区域选取图像五分之二向下区域进行处理;依据树干纵向灰度分布规律,采用浮动窗口灰度垂直投影方法结合形态学开闭运算提取树干区域;基于枣园行间线性分布特征引入"趋势线",而后利用点到直线的距离与设定阈值作比较选取树干与地面的交点;利用交点的位置分布将其归类,并采用最小二乘法原理拟合左右两侧边缘,提取边缘线上各行的几何中心点生成枣园导航基准线。通过对阴天、晴天、顺光、逆光、噪声多元叠加5种条件进行试验,结果表明,该算法具有一定的抗噪性能,单一工况条件导航基准线生成准确率可达83.4%以上,多工况条件准确率为45%。针对5种工况条件的视频检测,结果表明,单一工况条件算法动态检测准确率可达81.3%以上,每帧图像处理平均耗时低于1.7 s,多工况条件检测准确率为42.3%,每帧图像平均耗时1.0 s。该研究可为矮化密植果园实现机器人自主导航作业提供参考。     

基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别

针对温室移动机器人机器视觉导航路径识别实时性差、受光照干扰影响严重等问题,首先,将HSI颜色空间3个分量进行分离,选取与光照信息无关且可以有效抑制噪声影响的色调分量H进行后续图像处理,以削弱光照对机器人视觉导航的不良影响;针对温室环境图像特有的颜色特征信息,引入K-means算法对图像进行聚类分割,将垄间道路信息与绿色作物信息各自聚类,再通过形态学腐蚀方法去除聚类后图像中存在的冗余、干扰信息,以获得完整的道路信息,与常用阈值分割方法相比,可降低因分割信息不明确而导致后续Hough变换进行直线拟合时需占据大量内存且计算量较大的问题,进而提高移动机器人路径识别的快速性,并适应温室作业机器人自主导航的高实时性要求。试验结果表明,该文方法在复杂背景与变光照条件下的温室作业环境中可大幅降低光照对机器人导航的影响,对于光照不均具有良好的鲁棒性,道路信息提取率可达95%。同时,其平均单幅图像处理时耗降低53.26%,可显著提高路径识别速度。该研究可为解决温室移动机器人机器视觉导航路径识别的鲁棒性及实时性问题提供参考。     

苹果采摘机器人夜间图像边缘保持的Retinex增强算法

为了提高采摘机器人的适用性和工作效率,保证成熟苹果果实的及时采摘,需要机器人具有夜间连续识别、采摘作业的能力。针对夜间苹果图像的特点,该文提出一种基于引导滤波的具有边缘保持特性的Retinex图像增强算法。利用颜色特征分量采用具有边缘保持功能的引导滤波来估计出照度分量;进而利用单尺度Retinex算法对图像进行对数变换获得仅包含物体本身特性的反射分量图像;分别对照度分量和反射分量图像增强后,再合成为新的夜间苹果的增强图像。文中选取30幅荧光灯辅助照明下采集到的夜间苹果图像进行试验的结果显示,该文增强算法处理后的30幅图像的平均灰度值,分别比原始图像、直方图均衡算法、同态滤波算法和双边滤波Retinex算法处理后的图像平均提高230.34%、251.16%、14.56%、7.75%,标准差平均提高36.90%、-23.95%、53.37%、28.00%,信息熵平均提高65.88%、99.68%、66.85%、17.53%,平均梯度提高161.70%、64.71%、139.89%、17.70%。且该文算法较双边滤波Retinex方法的运行时间平均减少74.56%。表明该文算法在夜间图像增强效果和运行时间效率上有明显的提高,为后续夜间图像的分割和目标识别提供了保障。