机器视觉在稻米粒型检测中的应用

针对目前在稻米粒型检测中依靠人工费时、费力、精度难于控制等问题,利用机器视觉技术建立了稻米粒型实时检测系统。提出了以改进的最大类间方差法来自动确定图像分割阈值,采用开运算去除图像中的噪声,使用最小外接矩形方法计算稻米粒型。与直尺法、微粒子计法比较,该系统具有精度高、鲁棒性好、处理快速的特点,能满足稻米粒型检测的实际需求。     

基于图像颜色与形状特征的幼龄沉香全氮含量预测

为了促进数字图像处理技术在林木营养诊断中的应用，实现对林木生长状态及养分含量的实时监测，本研究以濒危珍贵树种沉香为对象，构建了3种基于图像颜色特征与形状特征的幼龄沉香全氮含量预测模型，为幼龄林木的营养诊断提供了理论依据。首先，根据边界距离与设定误差的大小确定最佳K值，运用改进的K-Means算法提取前景图像。然后，分离前景图像的R、G、B三通道并分别计算均值，根据图像颜色空间转换公式，将图像分别转换到HIS、Lab颜色空间下，得到色调（H）、饱和度（S）、明度（I）、亮度（L）、红到绿通道（a）、黄到蓝通道（b），共计获得9种颜色特征。寻找前景图像的最小外接矩形，计算前景图像的面积（CA），前景图像最小外接矩形的面积（RA）、周长（RC）以及矩形度（RD），共计获得4种形状特征。最后，分别对颜色特征、形状特征、颜色特征+形状特征进行主成分分析，以获得的3类主成分为自变量构建幼龄沉香全氮含量预测模型，同时对构建的3种模型精度进行检验。结果表明，改善K值选取方式可以降低K-Means聚类分割算法的不确定性，增强算法的分割效率，可以实现对沉香可见光图像的精准分割。本研究构建的3种幼龄沉香全氮...     

自然环境下5个腰果无性系果实的图像识别算法研究

在自然环境下对5个腰果无性系果实的图像进行了识别研究,得出腰果果实图像识别的组合算法设计。该组合算法设计是首选对原始图像进行双边滤波,选用Lab颜色空间模型,采用OTSU算法进行粗分割,对红色系果实图像选择a通道作为分割通道,对于黄色系果实图像将a通道和L通道的分割图像做代数乘法运算,对残留背景较多的粗分割图像采用K-means算法做精细分割,分割完成后进行连通域分析和圆盘均值滤波,将面积最大的连通域作为目标区域,完成识别。结果表明,在粗分割阶段,CP63-36、GA63、HL2-13和HL2-21果实图像中大部分背景被去除,只残留零星噪声部分,而FL30的粗分割图像残留背景较多,需做精细分割,其精细分割图像中残留背景较少。通过连通域分析和滤波,所有腰果无性系的果实图像都被完整地识别出来。研究表明,该组合算法设计能从自然环境图像中准确有效地识别出腰果果实。     

基于多光谱图像的水稻叶片叶绿素和籽粒氮素含量检测研究

先利用常规技术分析了水稻的叶片叶绿素和籽粒氮素含量,然后用包含绿(G)、红(R)和近红外(NIR)三波段通道的电荷耦合器件(CCD)成像技术对水稻叶片和籽粒进行了无损检测。试验结果显示,水稻叶片叶绿素a、叶绿素b分别与G、NIR通道图像灰度呈极显著线性相关,叶绿素(a+b)含量则与上述两通道图像灰度呈显著线性相关;而且,水稻籽粒氮素含量与G、NIR通道、归一化植被指数(NDVI)灰度呈显著线性相关。由此建立了水稻叶片叶绿素和籽粒氮素含量的多光谱图像预测模型,并分别用21个样本对模型进行检验,其中线性显著相关的7个模型的相对误差RE(%)介于9.36%~157%,实现了对水稻叶片叶绿素和籽粒氮素含量的快速、准确、非破坏性检测。     

基于SURF算法的大豆灰斑病视觉识别系统

机器视觉技术是农田信息采集系统的关键技术之一,在精细农业中有广泛应用,农作物病害部位的精准识别作为精准施药的前提和关键,其识别精准度对病害防治效果影响巨大,当前农田信息采集系统识别精度差的问题急需解决。本研究结合机器视觉与计算机图像处理技术,以Visual Studio 2010为开发平台,搭建大豆灰斑病计算机视觉识别系统。由计算机摄像头采集大豆叶片图像,通过对彩色图像灰度化预处理,分别对比Open CV(Open Source Com-puter Vision Library)计算机视觉开源库中两个图像特征检测识别方法—SURF(Speeded Up Robust Features)法和SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)法,对图像灰斑特征点进行检测,两种算法在输出帧率上差别明显,SIFT算法输出帧率为0. 3～0. 5 fps,SURF算法输出帧率为0. 6～0. 9 fps,考虑设备性能和灰斑识别的精准性,最终选用SURF算法;建立图像像素点海森矩阵,经高斯滤波,利用非极大值抑制法确定特征点,再由立体空间差值法定位极值点,根据哈尔小波响应值选取特征点主方向,构造SURF特征点描述算子以提取特征点,编写相关程序代码,分别对黑农44分枝期和结荚期大豆叶片灰斑进行检测。结果显示:分枝期叶片纹理少,特征点少,检测效果好,检测正确率97. 28%,耗时0. 97 s,结荚期叶片纹理增多,绘制特征点较多,检测正确率89. 49%,耗时1. 19 s,基本满足大豆灰斑病识别系统功能需求。通过田间试验,利用FLANN算法对分枝期视频图像进行特征点提取,实现对视频图像帧检测并匹配特征点的目的,检测率为90. 7%,匹配率93. 8%,该大豆灰斑病视觉识别系统的构建能够为下一步精准施药及相关农田信息精准采集系统设计提供思路与参考。     

基于分水岭和统计矩的大豆籽粒形态参数测量方法

为促进大豆考种及育种工作的高效进行,本研究设计一种大豆籽粒计数和面积、周长、粒长、粒宽等形态参数的测量软件。使用高拍仪采集大豆籽粒和标定板彩色图像,基于"Otsu"阈值法去除图像背景,获得大豆籽粒二值图像,基于分水岭变换法分割二值图中的粘连大豆籽粒,获取了一系列单粒、多粒大豆连通域,对极少数多粒连通域进行籽粒计数校正,实现了大豆籽粒的计数;使用单粒连通域的白色像素点总和来计算大豆籽粒面积,基于freeman链码算法的校正公式计算大豆籽粒周长,使用二阶统计矩求取大豆籽粒的主轴方向并将大豆扭到水平方向,继而计算大豆边界点横、纵坐标的极差来获取粒长与粒宽。用3份不同尺寸的大豆材料来验证本软件的精确性,试验结果表明,大豆籽粒计数准确率可达100%,软件测量与人工测量大豆籽粒的平均粒长和平均粒宽的误差普遍为0.01～0.04 cm,相对误差为3.8%～9.7%,平均相对误差为5.6%。该软件及相应的图像采集装置可以有效地满足农业科学研究工作的准确性要求,同时具有成本低廉,工作效率高的特点。     

广西常规稻与杂交稻产量和稻米品质的比较分析

以2006～2009年通过广西审定的156个水稻品种为材料,对杂交稻和常规稻在广西区试中的平均产量和主要品质性状进行了比较分析。结果表明,常规稻平均产量为6.80 t/hm2,杂交稻为7.86 t/hm2,杂交稻比常规稻高15.59%,差异极显著;杂交稻稻米直链淀粉含量优质达标率高于常规稻,而常规稻整精米率、米粒长宽比、垩白米率、垩白度和胶稠度优质达标率均高于杂交稻。直链淀粉含量是常规稻稻米品质改良的重点,而米粒长宽比、垩白米率和垩白度是杂交稻稻米品质改良的重点。     

分蘖盛期轻度雷电灾害对水稻SPAD值及产质量形成的影响

在大田条件下,以垦稻12为材料,研究雷电灾害对水稻SPAD值及产质量形成的影响。结果表明:与常规相比,雷击后20 d内叶片SPAD值增加趋势明显,30 d后又逐渐恢复至常规。利用二次曲线和Richards生长模型分析表明,雷击后可以导致最终生长量(A)、起始生长势(R_0)、平均灌浆速率(G_(mean))、灌浆速率最大时的米粒重(W_(max))和最大灌浆速率(G_(max))值降低,而活跃灌浆期(D)和达最大灌浆速率的时间(T_(max))延长。此外,雷击还可以降低单株粒数、结实率、千粒重、谷草比和产量,降低稻谷的糙米率和精米率,增加收获期稻米的蛋白质含量和稻米直链淀粉含量。综合分析表明,分蘖期轻度雷电灾害会给水稻生产上带来不利影响,导致产量和稻米品质的下降。     

油菜籽粒千粒重图像测定方法

为快速、自动、精准地测定油菜籽粒千粒重,建立一种基于图像处理技术,对不同品种的甘蓝型油菜籽粒进行分样、称取质量、获取图像并经图像处理得到表征籽粒面积的像素数,建立籽粒面积与质量之间的相关性模型.利用选择性极限腐蚀算法获得每个籽粒的核,并标记在籽粒的梯度图像上,再利用分水岭算法对标记的梯度图像进行分割.提取一次分割后仍然...     

应用计算机视觉对芒果表面缺陷的判别研究

水果品质的在线检测与分选技术的研究,对提高果品市场竞争力与产品增值效益具有重要应用前景.本实验将计算机视觉技术应用到芒果表面缺陷检测,研究了图像灰度转换,噪声消除、图像增强、二值化处理等低层处理方法.判别该实验系统检测的最大相对误差为0.27,对市售已分级的90个芒果的分级检测率为86.67%.     

基于图像的水稻病害识别方法研究

利用图像处理技术和贝叶斯判别法对水稻3种常见病害进行识别研究。首先,利用颜色特征与病斑外轮廓分割病斑,提取病斑形态、颜色、纹理特征共63个参数;然后,应用逐步判别分析法对4个不同参数集合筛选最有效识别参数;最后,利用贝叶斯判别法进行分类识别。结果表明,逐步判别法最多可使参数减少到原来的35.2%,识别准确率最高为97.2%。该方法可以应用于其他农作物病害识别。     

不同产区烟叶表面颜色光谱分析

为揭示不同产区烤烟表面颜色的光谱特性及差异,采用Color＆quot;Eye 7000A分光光谱仪测定国内不同产区C3 F等级烟叶表面颜色的光谱。结果表明：不同产区烟叶表面颜色的平均反射光谱呈现相似的曲线形态,在可见光波长范围内,随着波长的增加,反射率逐渐增大,没有高峰和低峰;不同产区烟叶表面颜色在6个颜色波段的反射比率均表现为红色波段最高,其次是橙色波段、绿色波段、黄色波段、蓝色波段,紫色波段最低;不同产区烟叶表面颜色光谱差异的重要信息区主要集中在绿色波段（490～560 nm）和红色波段（630～700 nm）。     

水稻果皮色泽近等基因系的构建及近等性评价

 以紫香糯和春江糯2号为亲本,利用F2、BC1F1和F3分离群体对果皮色泽性状进行遗传分析,并构建了7对果皮色泽近等基因系。遗传分析结果表明紫香糯果皮的色泽性状由两对互补基因控制。对7对近等基因系进行的性状相似性和遗传背景的SSR分子标记检测结果表明,近等基因系间在农艺性状上除了千粒重外,其他性状差异均不显著。利用34对亲本间多态性SSR分子标记,发现5对黑、白近等基因系仅在目标基因区段检测到了多态性标记,近等性比较理想;2对黑、褐近等基因系除了目标区段外,还分别在第11、12染色体检测到了多态性标记,近等性较差。     

紫叶水稻苗期叶色的遗传研究

紫叶水稻苗期叶色的遗传研究牟同敏，李春海，杨国才，卢兴桂（湖北省农业科学院粮食作物研究所，武汉４３００６４）关键词：遗传分析；叶色；紫叶水稻ＧｅｎｅｔｉｃａｌＳｔｕｄｉｅｓｏｎＳｅｅｄｌｉｎｇＬｅａｆＣｏｌｏｒｉｎＰｕｒｐｌｅＲｉｃｅ￥ＭｏｕＴｏｎｇ...     

Visualization of the coated layer at the surface of rice grain cooked with varying amounts of cooking water

A coated layer at the surface of cooked rice grain was visualized using a simple sectioning method, fluorescence microscopy, and digital image processing. Polished rice grain (150 g) was added to 150, 225, or 300 ml of water, which was 1.0×, 1.5×, or 2.0× (w/w) the weight of the grain, respectively. The rice was cooked and then examined. The sections of whole size grain obtained by the simple sectioning method were captured using a stereomicroscopy with transmission and fluorescent modes. The actual grain section including the coated layer was observed in the transmission image. In contrast, the cell morphology in the grain, which showed the exact size of the sectioned grain, was visualized in the fluorescence image. The composite image of both the fluorescent and transmission images captured at the same position can show extra portions of the actual section, which can be distinguished from the morphological tissue area and regarded as the coated layer. The specific layer thicknesses estimated from the composite images shown in this report were approximately 1–7 μm, which increased with increasing amount of cooking water. Differences in the layer thickness at the dorsal and ventral sides were also observed.     

粮农对稻谷最低收购价上调的反应及建议——基于江西省万年县600户粮农调查结果

2019年我国停止下调稻谷最低收购价,2020、2021年连续2年上调稻谷最低收购价并实行限量收购,我国粮食价格形成机制改革进入深化阶段。通过对江西省万年县12个乡镇600户粮农展开问卷调查,系统掌握不同粮食主体对粮食最低收购价上调的反应,认为地方政府仍应不断完善粮食价格形成机制、粮食生产利益补偿机制、农业政策性保险机制,加强对中储粮系统引导、监管,提高粮食综合生产能力,引导粮食经营主体主动适应市场,提高抵御市场风险能力。     

水稻叶色与病中发生关系及其机制研究

在盆栽和田间条件下研究了不同施氮量产生的不同叶色水稻群体与稻纹枯病、白叶枯病、褐飞虱和白背飞虱发生的关系及其机制．深绿色叶片水稻的纹枯病、白叶枯病、褐飞虱和白背飞虱的发生程度显著或极显著大于浅绿色叶片水稻、其原因为叶色深后，叶片低分子态氮含量增加，净光合率提高，碳氮比值降低，为病虫生存繁殖提供了较为适宜的营养条件；稻侏分蘖数猛增，形成庞大面郁闭的群体结构，为病虫滋生创造了合适的环境条件．根据叶色深浅追施氮肥、既可满足水稻高产氮素需求，又可抑制病虫发生。     

Computerized color separation system for printed fabrics by using backward-propagation neural network

Textile production must be coupled with hi-tech assistant system to save cost of labor, material, time. Therefore color quality control is one very important step in any textiles, however excellent the fabric material itself is, if it lacks good color, then it may still result in dull sale. Therefore, this paper proposes a printed fabrics computerized color separation system based on backward-propagation neural network, whose primary function is to separate rich color of printed fabrics pattern so as to reduce time-consuming manual color separation color matching of current players. What it adopted was RGB color space, expressed in red, green, and blue. Analyze color features of printed fabrics, use gene algorithm to find sub-image with same color distribution as original image of printed fabrics yet smaller area, for later color separation algorithm use. In terms of color separation algorithm, this paper relied on supervised backward-propagation neural network to conduct color separation of printed fabrics RGB sub-image, and utilized PANTONE® standard color ticket to do color matching, so as to realize accurate color separation.