果实形状的计算机识别方法研究

在综合分析果实形状的基础上，提出用6个特征参数表示果形，这6个特征参数分别为半径指标、连续性指标、曲率指标、半径指标的对称性、连续性指标的对称性、曲率指标的对称性。首次将参考形状分析法用于果形判别，利用人工神经网络对果形进行识别和分级。结果表明，用提取的特征参数和果形识别技术，计算机视觉与人工分级的平均一致率在93%以上。     

用遗传算法训练的人工神经网络识别番茄生理病害果

综合运用计算机视觉技术、遗传算法、人工神经网络技术，实现番茄生理病害果的自动识别。首先，通过计算机视觉系统获取番茄的图像，利用图像的圆度值判别空洞果，利用图像的果径变化特征判别变形果。其次，采用遗传算法训练的人工神经网络进行试验研究。试验表明，该方法能准确识别番茄的形状，满足分级的要求，对番茄生理病害果的识别准确率可以达到100%。     

基于主动形状模型的苹果果形分级研究

苹果果形是评价苹果品质的一个重要指标。为提高果形判别的准确度和效率，首次采用主动形状模型(ASM)的方法进行苹果形态分级。根据试验确定苹果轮廓特征点数为36时为最佳特征点数，然后对不同形状的苹果进行计算机自动标定、校准，运用主成分分析法获取不同形状的苹果模型，并将模型与实际苹果进行灰度匹配，提取像素数目比等特征参数，实现苹果分级。应用结果表明，该方法对苹果果形的判别准确度高达95%，且直观性强、鲁棒性好，具有较好的灵活性。     

基于傅里叶描述子和共振频率的不规则果形梨果硬度评估指标构建

针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。     

水果直径和缺陷面积的机器视觉检测

黄花梨是中国的一种重要水果,果径和果面缺陷面积是黄花梨分级的两项关键指标。通过研究黄花梨的分光反射特性,研制了一套适合黄花梨品质检测的机器视觉系统。为了适应实际生产中水果方向的随机性和水果外形的不规则性的要求,使水果尺寸检测的方法有更好的适应性,设计了一种利用水果的最小外接矩形(MER)法求最大横径的方法,并进行了试验验证,得出了表示实际最大横径与预测最大横径的关系的回归方程式,两者的相关系数为0.9962。分析了黄花梨缺陷区域的R、G、B各分量灰度的变化特点,利用R分量灰度和G分量灰度在缺陷区域和完好区域交界处有明显突变这一特点,采用梯度算法求得了可疑缺陷点,然后再用区域生长法,找出了缺陷点像素的最大连通集及所有的缺陷区域;采用像素点变换法,实现了根据三维物体的二维投影图像恢复物体表面的真实几何面积的设想,大大降低了缺陷面积计算的误差;另外,还提出了一种新的面积修正方法,即用实际缺陷面积等于经像素点变换后的缺陷面积减去缺陷区域周长的一半加上1个像素点的面积来进行修正,进一步提高了缺陷面积计算的精度,而且该修正方法同样适用于其它图像面积的计算     

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。     

基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法

马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。     

红毛丹色泽品质的计算机视觉分级技术研究

应用计算机视觉研究了红毛丹外观色泽品质的分级检测技术。通过CCD采集红毛丹可见光图像，经OSTU分割算法来分割图像背景后，采用面积标记算法得到去除长穗梗区域的红毛丹图像；然后提取基于色度的红毛丹图像的彩色纹理特征，并用多分类支持向量机的模式识别方法来识别红毛丹色泽等级。结果表明，该模型对4个色泽等级的红毛丹的正确分类率分别是94%、88%、89%和95%,且具有较好的稳定性。与人工神经网络方法预测结果比较，该方法具有速度快、识别能力强的特点。     

基于数字图像处理的苹果表面缺陷分类方法

为了实现苹果分级完全自动化，研究了苹果表面缺陷图像分类方法。提取了苹果表面缺陷图像区域的特征参数。根据表面缺陷特征，同时考虑缺陷形状的投影畸变，提出了一种苹果表面缺陷分类方法。分类方法利用二叉树将一个复杂的多模式分类问题分解为多级的、相对简单的二类模式分类问题,并采用人工神经网络与阈值判别相结合的方法，将苹果表面缺陷分为碰压伤、刺伤、裂果、病虫果和虫伤。试验表明：该分类方法能将苹果表面缺陷进行分类。     

种蛋外形的计算机视觉识别研究

提出一种利用计算机视觉对种蛋进行筛选的方法。蛋形指数有两个指标：质量与形状,将质量的测量转为对尺寸的测量,采用第一个神经网络检测种蛋的主要特征点,并根据视觉测量原理得到其尺寸大小。利用带小波变换对原始的边缘形状参数进行特征提取,第二个神经网络以此为输入来识别种蛋外形的规则性。试验表明：该方法与人工筛选相比较,其一致性可达到93%。     

椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别

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。     

水果果形判别人工神经网络专家系统的研究

该文使用图像识别系统对果形进行自动判别。并设计了一种用于果形判别的人工神经网络专家系统。试验表明:果形自动判别专家系统方法是可行的,它较好地解决了传统专家系统所面临的知识获取和表达困难、推理能力弱、系统扩充困难、容错性差等问题。     

机器视觉技术在黄花梨尺寸和果面缺陷检测中的应用

为提高出口水果品质,对黄花梨进行了机器视觉技术检测外形尺寸与表现状况的试验研究。通过确定图像处理窗口、利用Ｓｏｂｅｌ算子和Ｈｉｌｄｉｔｃｈ细化边缘;确定形心点找出代表果径,试验检测结果表明,预测果径值与实际尺寸的相关系数可达０．９６。对检测果面缺陷,提出利用红（Ｒ）、绿（Ｇ）色彩分量在坏损与非坏损交界处的突变,求出可疑点,再经区域增长定出整个受损面,试验对比表明该算法是精确的     

三节臂机载式疏花机的研制与试验

为减小疏果环节繁重的用工压力、提升果园作业效率和降低用工成本,该文基于自主研发的三节臂机载式疏花机,在"Y"字棚架形翠冠梨园中进行了疏花试验研究。以达到50%的花蕾保留率为疏花目标,结合疏花绳击打力度测试,确定了疏花轴在0.44 m/s行进速度下的最佳作业转速:254 r/min。疏花机田间性能试验中,研究疏花机疏花与人工定果、手持式疏花器疏花与人工定果、人工疏花与定果3种作业方式相比于只人工疏果作业方式,对花蕾保留率、坐果率、作业效率、果实产量及品质的影响。试验结果表明:机械疏花与人工疏花在作业质量上无明显差异,但疏花机作业稳定性较其他作业方式高;疏花机可降低梨树的绝对坐果率,虽然对幼果坐果量有一定的影响,但是经过定果环节后并不影响后期果实的产量及品质;疏花机的疏花效率在所有试验组中最高,相比于单一的人工疏果方式可节约66.17%的时间,适合机械化梨园大规模作业;手持式疏花器的作业效率仅次于疏花机,相比于单一的人工疏果方式作业时间可节约37.26%,适用于中小规模梨园。该试验研究有利于提高疏花机作业质量,为梨园机械化管理提供参考。     

玉米苗期杂草的计算机识别技术研究

利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征，再进行连续腐蚀与膨胀，然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗，最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标，剩余的就是杂草目标。研究表明，基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%，处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。