一种叶片RGB图像快速切割多重去噪方法

基于RGB图像连通性,提出一种图像快速切割多重去噪法(fast cutting and multiplede-noise,简称FCMD),并与现有的4种算法进行对比.结果表明,该方法处理时长适中,对单色叶和杂色叶的识别像素、色阶均值、色阶中位数的准确率均达到98.78％及以上,综合表现最优.FCMD能够在不同的边缘算子下完成对各种类型叶片准确、快速的切割消噪,其中以sobel算子的处理效果最优,其处理效果与手动切割(CK)无明显差异.同时,FCMD法在中高分辨率(3750×2500)的切割效果与手动切割无明显差异,而所用时长仅为CK的23.21％,效率提升近5倍.因此,FCMD是一种高效、准确、适用范围广的RGB图像自动化叶片切割去噪方法.     

60Co-γ射线辐照处理对4种药用植物种子萌发的影响

用不同剂量60Co-γ射线对益母草、蒲公英、车前、紫苏种子进行辐照处理,测定这4种药用植物种子的发芽率、发芽势、发芽指数等指标,了解60Co-γ射线辐照对其种子萌发的影响,为这4种药用植物的新品种选育提供参考。结果表明,60Co-γ射线对4种药用植物种子具有较强的诱发突变能力,辐照剂量与种子发芽率、发芽势、发芽指数、活力指数、苗高、苗鲜重均呈负相关,其中与苗高的相关性达极显著水平。益母草和蒲公英种子的半致死剂量大于400 Gy,车前种子的半致死剂量在300~400 Gy之间,紫苏种子的半致死剂量在50~100 Gy之间。     

基于卷积神经网络的玉米病害识别方法研究

为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8∶2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。     

基于PLC控制的采摘装置自适应调控研究

为了实现果蔬采摘的无损采摘和果蔬的准确识别,本文基于PLC技术设计了果蔬采摘装置的自适应调控系统。系统主要由信息采集模块、图像处理模块、运动控制模块、运动执行模块和PLC控制器组成。通过机械手进行设计,使其在抓取果蔬时的抓取位置、位移和作用力具有自适应能力;对图像进行自适应均衡化处理,提高图像识别。试验数据表明:采摘装置可以对果蔬精准定位,保证果蔬的无损采摘。     

基于深度图像的奶牛表型特征获取

奶牛表型特征是评价奶牛成长状况的一项重要参数，为减少奶牛的应激性且能便捷地获取奶牛几何表型尺寸，运用图像处理技术提取奶牛表型特征参数，设计了一款针对深度图像和点云数据的奶牛几何表型特征获取系统。对奶牛深度图像采用背景减去法、阈值分割、滤波和空洞填充等方法获取奶牛目标区域，对目标采用边缘检测、角点检测和凸包运算等检测特征点，最后对应点云数据获得奶牛表型特征尺寸。系统现场试验结果表明，系统获取的体重准确性在98%以上，体尺准确性在96%以上，系统工作稳定、测量精度高，为实现数字化养殖打下了基础，具有很好的应用前景。      

计算机图像识别在玉米生长模型中的应用

为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。     

基于SegNet模型的高原鼠兔的图像分割

针对高原鼠兔图像目标尺寸小、背景复杂、特征不显著、基于活动轮廓的图像分割模型无法有效分割的问题，采用基于卷积神经网络的SegNet语义模型对高原鼠兔图像进行分割：首先将采集的高原鼠兔图像进行预处理，尺度归一化后制作成与Pascal VOC数据集格式一致的数据集；然后将数据集分为训练集与测试集，采用训练集对SegNet模型训练，测试集对模型进行分割测试。对高原鼠兔图像分割的试验结果表明：与基于活动轮廓的Chan_Vese模型相比，基于卷积神经网络的SegNet模型对高原鼠兔图像分割时的交并比、平均像素精度、Dice相似性指数和Jaccard指数分别提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%，过分割率和欠分割率分别降低了87.20%、16.52%。     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。