草莓采摘机器人的研究:Ⅰ.基于BP神经网络的草莓图像分割

草莓成熟度和空间位置的识别是草莓采摘机器人研究的重要环节,解决此问题必须首先对采集的草莓图像进行分割.采用三层BP神经网络,通过分析选取3×3邻域像素的H通道值作为草莓图像的特征;选取HSV模型中与亮度无关的通道以排除图像的明暗对分割效果的影响;采用单通道以缩短图像处理时间.选取20幅图像作为训练样本,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号,采用BP算法对神经网络的权值进行训练.经过100次循环后(误差为0.001),获得了有效的网络权值.试验结果表明,利用BP神经网络能较好地实现成熟草莓果实与背景的分离,经过提取大区域和腐蚀、膨胀等算法的进一步处理后,效果更好;而且,只要改变训练时的教师信号,即可实现对草莓果梗、萼片等图像的分割.     

基于主分量分析的苹果叶部3种常见病害识别方法

苹果叶部的3种常见病害(斑点落叶病、花叶病和锈病)严重影响苹果的产量和质量。病害识别是病害防治的基础,传统的苹果病害识别方法不能有效选择病害的分类特征。基于主分量分析算法,提出一种叶片颜色、形状和纹理特征相结合的苹果病害识别方法。首先对苹果病害叶片图像进行预处理,降低图像干扰;然后利用改进的分水岭方法分割病斑,提取病斑图像的颜色、形状和纹理特征,组成特征矩阵;再利用主分量分析(PCA)对该矩阵进行维数约简,得到低维分类特征;最后利用BP神经网络识别苹果的3种病害类型。结果表明,该方法能够有效识别苹果的3种病害,平均识别率超过94%。     

草莓采摘机器入的研究：Ⅰ.基于BP神经网络的草莓图像分割

草莓成熟度和空间位置的识别是草莓采摘机器人研究的重要环节 ,解决此问题必须首先对采集的草莓图像进行分割。采用三层BP神经网络 ,通过分析选取 3× 3邻域像素的H通道值作为草莓图像的特征 ;选取HSV模型中与亮度无关的通道以排除图像的明暗对分割效果的影响 ;采用单通道以缩短图像处理时间。选取 2 0幅图像作为训练样本 ,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号 ,采用BP算法对神经网络的权值进行训练。经过 10 0次循环后 (误差为 0 0 0 1) ,获得了有效的网络权值。试验结果表明 ,利用BP神经网络能较好地实现成熟草莓果实与背景的分离 ,经过提取大区域和腐蚀、膨胀等算法的进一步处理后 ,效果更好 ;而且 ,只要改变训练时的教师信号 ,即可实现对草莓果梗、萼片等图像的分割     

结合深度学习和引导滤波的苹果叶片图像分割

针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题，结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法，使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割，得到苹果叶片主体轮廓；然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理，以增强边缘锯齿等细节特征信息；最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割，得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验，结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%，交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值，为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。     

结合深度学习和引导滤波的苹果叶片图像分割郑艳梅黄光耀芦碧波*王永茂

针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题,结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法,使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割,得到苹果叶片主体轮廓;然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理,以增强边缘锯齿等细节特征信息;最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割,得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验,结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%,交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值,为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。     

基于神经网络的食用玫瑰花图像识别算法

针对单依靠颜色或形状将采摘期玫瑰花从图像中分割出来难度较大的问题,研究一种基于神经网络的食用玫瑰花图像识别算法。将处于采摘期的玫瑰花正面图像作为识别对象,先提取HSI色彩空间下的S分量,用最大类间方差法(Otsu)进行分割;再提取目标图像灰度共生矩阵下的纹理特征,选取区分度高的纹理特征,结合BP神经网络,建立识别模型。试验结果表明:该方法正确识别率85%,识别率主要受试验样本开放标准选取的影响,而受光照影响不敏感,是一种较好的识别方法。     

玉米叶片病斑多光谱特征提取及识别方法

为了更好地防治玉米病害,使用BP神经网络、L-M算法优化的BP神经网络和FCM聚类算法对玉米的3种叶片病斑图像进行识别研究。利用图像处理技术对采集的图像进行预处理和阈值分割,提取3个颜色特征、9个纹理特征和7个形状特征,通过LLE算法降维获得6维的内在低维流形特征,使用3种算法对提取的特征参数进行识别。结果表明,从识别率和网络训练速度2个方面来看,L-M算法优化的BP神经网络识别率高达98.67%,且训练速度快,更适合作为玉米叶片病斑图像的识别算法。     

基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测

针对目前检测方法特征单一、样本数量少和鲁棒性低等问题,提出了一种基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测方法:利用图像处理技术提取鱼群摄食图像的颜色、形状和纹理特征,并对其进行归一化和特征融合处理,通过构建3层的BP神经网络对鱼群摄食行为进行检测。与SVM和KNN检测效果进行对比,BP神经网络的效果最好,精度可达97.1%。与传统的基于单一纹理特征方法相比,在保证时效性和增强鲁棒性的同时,准确率提高了4.1%。     

基于图像处理与改进SVM的苹果多特征融合分级方法

为实现苹果准确分级,我们提出了基于图像处理与改进SVM(支持向量机)的苹果多特征融合分级方法。该方法主要分为图像预处理、背景分割、特征提取以及改进SVM的多特征融合分级四部分。首先,利用同态滤波算法改善采集的苹果图像质量;其次,将图像转换至HLS空间,使用Qtsu算法分割背景,利用形态学处理去除果梗及表面缺陷区域,利用Canny算法提取苹果轮廓;然后,提取苹果的大小、形状、颜色、缺陷、纹理5个特征;最后,利用交叉验证法优化SVM中的惩罚因子,建立多特征融合分级模型,并通过Fisher计算各指标的权重。本试验分别选取146、61个被明确划分等级的苹果样本进行训练、测试,结果表明,该分级方法的准确率达96.72%,可实现高精确度的苹果自动化分级。     

基于SOM神经网络的彩色牛乳体细胞图像分割

图像分割是进行图像处理的基础,也是图像识别和图像分析的基础性工作之一.本文在分析了SOM算法的基础上,首先利用各像素的RGB值作为输入样本对网络进行训练,然后采用训练好的SOM神经网络对牛乳体细胞彩色图像进行分割.实验表明,SOM神经网络应用于彩色牛乳体细胞图像的分割是一种有效的方法.     

基于GIS的工厂化养殖适宜性评价研究

选取滨海新区汉沽作为研究区域,通过查阅相关文献、咨询水产专家和实地调研等多种形式,筛选出19个对滨海新区汉沽工厂化养殖发展影响较大的因子作为评价指标,综合应用德尔菲法(Delphi)和层次分析法(AHP),确定各级指标的权重,构建滨海新区汉沽工厂化养殖适宜性评价模型,利用IDRISI进行综合运算,将工厂化养殖区域划分为"不适宜"、"一般适宜"、"适宜"和"非常适宜"4种类型,从而为工厂化养殖区域规划和管理提供科学依据。     

布氏艾美尔球虫研究之回顾

布氏艾美尔球虫(Eimeriabrunetti)是鸡的一种致病性较强的寄生性原虫,但是我国球虫流行病学的报道很少谈及,有关研究报道更为少见。为此,笔者回顾了自1942年Levine首次报道布氏艾美尔球虫以来人们对这个种所做的研究。主要对这个种在世界的流行情况、生物学特性、致病性、免疫原性、内生性发育、体外培养、致弱及在球虫疫苗中的地位作了回顾和评述。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用，近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制，从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明，苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制，抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下，有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况，且苯酚浓度越高，氨氮出水浓度也越大；而达到相同的氨氮出水浓度，抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件，且抑制程度越高，所需泥龄越长。     

转化糖药学研究概况

综述了转化糖药理及其现代临床研究概况,并对其药学应用前景进行了展望。     

黑龙江省番茄根腐病研究概述

文章对黑龙江省番茄根腐病病原菌的鉴定、病原菌的生物学特性、苗期抗性鉴定技术及寄主抗性遗传规律、番茄根腐病的病症与识别、病害的发生和流行规律等内容进行了综述。     

油菜栽培技术探讨

经过田间实验观察,保证质量育好油菜苗,是夺取油菜高产的基础,栽好油菜是夺取油菜高产的重要措施。首先,田平土细,深沟高畦;施足底肥,增施硼、磷肥;再适时移栽,保质保量;最后就要合理密植,一般每667m2按8000-10000株之间,行距在45—50cm之间,株距在20cm的密度为宜,可获得较高产量。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用，近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制，从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明，苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制，抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下，有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况，且苯酚浓度越高，氨氮出水浓度也越大；而达到相同的氨氮出水浓度，抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件，且抑制程度越高，所需泥龄越长。     

低聚壳聚糖在水稻上的应用研究

0.3 g/L低聚壳聚糖水剂是一种新型植物生长调节剂。通过在水稻苗期和秧田期使用该水剂,探讨其对水稻生长及产量的影响。结果表明:0.3 g/L低聚壳聚糖水剂可促进水稻根系发育和分蘖;增加千粒重,提高产量;对恶苗病防效达48%。其较佳使用方法为苗期浇灌,移栽返青后茎叶喷雾。     

基于HTML文档的WEB图像分类研究

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用，Internet已经成为包含各种信息形式，如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而由于Web图像从主题、格式，到功能和来源都多种多样，很难用一个统一的标准进行分类。本研究首先从Web页面上图像的功能角度对图像进行初步分类，将其分为链接类、装饰类、广告类和内容类。初步分类可提高Web图像处理的效率和性能，并为它基于Web的应用与研究提供帮助。