平面视觉设计效应在茶叶包装过程中的应用分析

可以说,任何艺术,只有与视觉艺术相结合,才能实现其理想效果。视觉仅仅是人的一种行为,但通过极为震撼的平面设计活动,能够对人们的思维产生直接影响,这就是平面视觉设计所带来的效应。当前越来越多的人对饮茶有着充足的需求,而人们对茶叶外在包装有了一系列新的要求,正是这一系列变化都使得我们必须重视茶叶包装过程中对平面视觉设计效应的具体应用。本文拟从茶叶包装过程中的要求出发,结合分析茶叶包装过程中存在的问题和不足,从而分析茶叶包装过程中对平面视觉设计的具体应用。     

基于机器视觉的饲料生产智能包装系统设计与应用研究

为提高饲料生产订单的包装效率、智能化程度、降低包装成本,文章基于机器视觉,从硬件选择与软件设计两个层面设计饲料生产智能包装系统。采用AutoMod软件对饲料生产智能包装系统进行仿真试验,检验整个包装系统效果。结果表明,该智能包装系统包装效率高、关键设备利用率高、系统可靠性、可行性良好。     

计算机视觉技术在智慧羊场中的研究进展

智慧羊场具有科学化、标准化管理的优点,是羊场转型发展的趋势。计算机视觉技术是人工智能的核心,可以实现非接触性、自动化、实时监测羊的个体信息。本文总结并分析了计算机视觉在羊场的个体识别方法、行为识别方法、体尺与体重估测、疾病监测的研究现状,并指出计算机视觉在智慧羊场的进一步发展趋势。 [关键词] 计算机视觉|智慧羊场|个体识别|行为识别|体尺与体重估测|疾病监测     

现代理念下的水果礼品包装设计

基于现代理念的水果礼品包装设计,主要从造型设计、尺寸设计及结构设计三方面入手,深刻融入了设计对"功能"和"审美"的价值追求。当前,具有丰富营养的水果类产品,常作为礼品而备受消费者青睐,市场需求与日俱增叫为了有效保护产品,减少在运输销售过程中的损耗,必须对水果进行包装设计。有创意的水果礼品包装设计,能够让消费者产生良好的视觉感应,并有效促进地域文化的传播。     

荷兰:采摘机器人大规模应用尚有时日

在设计采摘机器人时,视觉辨识系统设计是关键。机器视觉算法的改进和多光谱相机的使用,有助于机器人更快地找到采摘目标。瓦赫宁根大学荷兰园艺研究所设计的早期机器人最先用于采摘黄胡椒,这是低垂生长的果实,训练机器人上的摄像头来寻找绿叶中黄色或红色的辣椒相对简单。在技术工人短缺、全球人工费增长的情况下,机器人研发人员和园艺从业人员正合作开发机器人,以提高生产率。     

张正友法的摄像机标定试验

针对机器视觉领域的摄像机标定问题,采用介于自标定与传统标定之间张正友法,对Sunway-130D数字摄像机进行标定。本研究首先阐述张正友法标定原理,即利用针孔模型匹配模板平面与其所成图像中的角点,计算出图像和模板之间的单应性矩阵,利用该单应矩阵线性解出摄像机内部参数,并由单应矩阵求出理想成像模型下的摄像机外部参数。然后考虑非线性畸变因素,求出畸变系数的初始值,最后对所有的标定参数进行迭代修正,通过非线性优化得到所有标定参数的最优解。制作模板并采集模板图像,利用MATLAB提取模板图像角点坐标并进行标定。结果表明:该方法可以有效地对摄像机进行标定;绝大多数偏差在(-1.5,1.5)像素之间,个别偏差超过1.5个像素,达到像素级精度,有较高标定精度。研究结果为进一步研究农业机械机器人奠定基础。     

基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法

针对中国蒜头分选率和分选精度较低而影响其商品价值等现状,设计了一套基于机器视觉技术的大蒜蒜头分选系统,以蒜头最大横切面直径作为分级标准,利用VC6.0编程实现上述分级模型的算法。试验选择3 2 0个金乡蒜头样本对其进行测试,该装置对蒜头总体筛选精度达到9 0.9 3 7 5%。试验结果表明:利用机器视觉技术可以对大蒜蒜头进行分级。     

基于机器视觉的脱绒棉种染色特征的提取算法

针对种子活力四唑染色法检测中由于人工视觉疲劳、劳动强度大等因素引起的人工误判情况,提出了一种基于机器视觉的脱绒棉种染色特征的提取算法。此算法是在随机选取了庄稼汉品种的脱绒棉种进行四唑试验后进行的,通过对染色棉种进行图像采集,对图像进行灰度变换、HSI颜色空间转换、中值滤波、自动阈值分割等预处理,经去噪、补洞后得到整粒脱绒棉种的面积和染色部分的面积。同时,计算出图像染色比例,为脱绒棉种活力在线检测奠定理论基础。     

一种快速判别梨果梗的方法

果梗完好与否是梨品质检测的指标之一,因而对果梗情况进行准确判别具有重要意义。为此,通过计算机视觉系统摄取梨的图像,利用图像处理技术提出了一种能快速判别梨果梗有无的算法。该算法的识别正确率达90%,识别速度大约在20～30ms,实现了对梨果梗进行高速检测的目标。     

基于小波分析的玉米籽粒图像正形研究

近年来,通过对玉米籽粒的尺寸、外形、色泽等方面的研究,已获得了一些必要的单籽粒的视觉信息。但是,对于粮食作物而言,只有实现了作物籽粒的大规模、快速识别,才有可能在实际生产中得到广泛应用。为此,采用图像标记法,对含有众多的、散放的玉米籽粒图像进行处理,对标记图像中的像素进行逻辑判断,采用多尺度小波分析算法,实现籽粒分割、定位及正形。