农产品品质检测中常用的图像背景分割方法

利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时，对实时拍摄的农产品图像，在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前，采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此，介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。     

农作物无损检测的机器视觉系统标定方法研究

基于机器视觉的无损检测是植物生长建模的关键技术之一,对图像采集系统进行标定是实现无损检测的基本步骤.目前,摄像机标定的方法有传统标定方法、主动视觉标定法、自标定方法等.为此,对现有标定方法分别进行了讨论与比较,结果表明,传统线性标定法可以满足农作物无损检测的要求.     

一种从土壤背景中分离出作物的图像分割方法

杂草是指生长在不适当的地方的植物，其生长对经济作物的影响弊大于利。杂草与经济作物争土壤、阳光和水肥，而且极易蔓延。杂草的蔓延是导致作物减产的主要因素，并可能会使作物的生产量减少25％-30％。     

基于状态机的植物生长模型可视化研究

在分析植物生长形态生理变化的基础上,揭示植物生长时空状态的变化规律,提出基于状态机的植物生长模型,并引入随机矢量真实预测植物的生长。根据该模型构建植物生长的可视化算法,合理组织有关植物生长的数据,并开发一个原型系统验证了该模型的有效性。     

西红柿采摘机器人视觉系统的目标提取

提出了基于色彩分通道法的果实目标提取方法。该方法是先将彩色图像在色彩空间中分解成多个单通道图像,再对每个通道图像进行分割,最后综合各通道结果得到彩色图像的整体分割结果。采用该方法对西红柿图像在Lab色彩空间下进行试验,结果表明此方法简单快速,得到的果实目标较清晰准确,可满足图像后续处理的需要。     

基于虚拟仪器的计算机图像处理与分析系统

传统的图像处理与分析系统的开发常常采用面向过程、基于文本的信息，具有开发周期长、可移植性差等缺点，而基于虚拟仪器的计算机图像处理与分析系统的开发，大大改变了传统的开发方式，其面向对象、图形化的编程的方式使开发灵活、方便、系统界面友好、开发周期短、功能易于扩充及程序移植性好，为此，根据农产品品质检测的需要，开发了一套基于虚拟仪器的计算机图像处理与分析系统。论述了系统的构成及功能。     

利用Radon变换计算粮仓害虫图像的倾斜角度

针对无明显的直线特征的仓储害虫图像,提出了一种基于Radon变换算法定位图像区域和检测图像倾斜角度的方法.实验结果表明,该算法能快速、准确地测量出仓储害虫图像的倾斜角度,并具有很强的抗干扰性、应用适应性和抗随机噪声的特性.     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

现代农业机械产品设计中VR/可视化技术的应用

当前，虚拟现实(VR)技术被广泛应用，其中应用的领域之一就是农业机械产品的设计与开发领域。论述了农业机械产品的计算机辅助设计中VR／可视化技术的应用，讨论了现代农业机械产品设计中VR／可视化子系统的基本功能、设计与实现。     

六方(四方)形摇臂式喷头喷洒效果分析(三)

介绍了利用MATLAB软件，采用解析算法编制程序对六方(四方)形摇臂式喷头单喷头喷洒实验数据进行的分析处理，以及对该型喷头不同形式喷灌组合的喷灌效果进行的分析，讨论了现在比较流行的MATLAB软件在喷头实验数据处理及分析方面的应用及其优点。