基于VC++6.0的柿子采摘视觉研究及特征参数的提取

实现准确采摘离不开识别和定位这两个关键环节。要实现精确定位首先就必须准确识别果实,确定果实的质心、半径,在此基础上进行三维立体坐标的标定,从而精确计算出果实的空间位置,实现准确采摘。本文在已经获取果实图像的基础上,基于VC++6.0研究果实各种参数提取所需要的图像处理函数,比如阈值变换、窗口变换、中值滤波、梯度锐化、边缘检测、轮廓提取等,以及各种特征参数计算函数,如计算球形果的质心、半径、周长、面积、圆形度、伸长度等的函数。通过对各个果实识别各个环节所需函数来研究采摘机器人的视觉。     

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。     

TMS320DM642汇编优化方法在棉种在线筛选系统应用

为了提高基于机器视觉的棉种在线筛选系统的筛选效率,介绍了使用汇编语言优化TMS320DM642程序的几种方法。优化过程中利用了软件流水并实现了"扩展指令的使用""延时间隙的利用""循环展开""并行指令使用"等多种方法。其中"扩展指令的使用"优化了原有的处理算法;"延时间隙的利用"和"循环展开"消除了循环内多余的NOP语句;"并行指令的使用"和软件流水技术提高了DSP8个功能单元的利用率。实验使用图像尺寸为215*640像素的YUV格式图像数据,优化前处理一帧图像用时16.76ms,优化后为1.03ms,优化部分代码执行时间缩短为原来的1/16,充分证明了使用优化方法大大缩短了代码的执行时间,提高了整体系统的实时性,并为后续的复杂算法提供时间保障。     

基于Matlab平台的无精蛋识别系统

种蛋图像分析研究是实现计算机视觉从种蛋中分离受精蛋和无精蛋检验的基础。为此,开发了基于Matlab平台的无精蛋识别软件运行界面,并对其系统菜单功能模块进行了演示。结果显示,基于Matlab平台的无精蛋识别软件可达到实际应用的要求。     

地表秸秆覆盖度图像识别技术的研究

农田地表秸秆覆盖是防止水土流失的一项主要措施,研究秸秆覆盖度与土壤风蚀、水蚀的定量关系对农田采取合理的覆盖形式有重要的指导意义。针对当前主要靠手工测试秸秆覆盖度存在效率低的问题,研究了如何应用MATLAB语言强大的图像处理功能来识别、分析秸秆图像。通过对样本图像类型的转换、灰度的均衡化和中值滤波等一系列的处理,得出较准确的秸秆覆盖面积和秸秆覆盖百分比,为准确快速测量秸秆覆盖度提供了测试手段。     

基于遗传算法的遥感数字图像镶嵌研究

遥感数字图像的镶嵌处理是遥感图像处理的基本工作之一，为此介绍了一种基于遗传算法确定图像重叠区和调整图像色度，以辅助完成遥感图像的镶嵌工作的新方法。     

基于Harris算子的籽粒尖端识别方法

通过籽粒尖端形态特征分析,提出了一种基于Harris角点检测的籽粒尖端识别方法。Harris算子在一个局部区域中检测角特征,作为籽粒最明显的角结构,尖端在Harris角点检测中具有最大的响应值,使其对尖端不明显的籽粒也有良好的响应。通过对玉米、南瓜和西葫芦等具有尖端特征的750粒籽粒的测试结果表明,提出算法的尖端检测综合准确率为95.6%。     

画说仪表（二十三）红外热像仪

红外热像仪是集先进的光电子技术、热成像技术和图像处理技术于一体的高科技产品，具有温度灵敏度高、热图形象直观、测温范围广、不干扰被测目标及使用安全轻便等优点。作为预知性维护和状态监测领域最为先进有效的手段之一，它所带来的经济效益也日趋显著，从而被越来越多的人所认知和重视。     

柴油机喷油嘴参数对燃油喷雾特性的影响

应用计算机图像处理技术对采集的喷雾图像进行处理 ,定量给出了不同喷油嘴参数下喷雾锥角与射程。     

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。