基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉，提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先，从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑，通过曲率分析，找出异常的轮廓像素点；其次，依次连接相邻两个异常像素点，分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离，在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割，并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点；再者，采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓，并获取柑橘的中心；最后，根据双目极线约束和图像相似度，对重叠柑橘中心点进行匹配，并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标，确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm，满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。     

基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验

为控制育肥猪出栏时的体质量差异,该研究开发了一套基于机器视觉技术的育肥猪分群系统,该系统通过机器视觉技术和卷积神经网络模型代替传统地磅对猪只体质量进行估测,可有效避免粪污对设备精度的影响及腐蚀;以前一天全部猪只体质量数据从小到大排列的第30%个数据作为当日的分群基准质量,将大于等于基准质量的视为长势较快的猪只,小于基准质量的视为长势较慢的猪只,每次采食按照猪只长势快慢分为2群进行饲喂;该系统依托于LabVIEW软件开发平台和物联网系统构建,平均每头猪只通过系统时间为6.2 s。为验证该系统的实际应用效果开展了为期30 d的现场试验,将饲喂于装有分群系统猪栏中的120头长白育肥猪作为试验组,由分群系统按猪只长势快慢分群饲喂;将饲喂于传统猪栏中的120头长白育肥猪作为对照组,按照传统人工调栏的方式进行饲喂。试验开始时试验组和对照组猪只平均体质量分别为32.21、31.76 kg,标准差分为别2.61和2.49 kg;结束时试验组和对照组猪只平均体质量分别为57.68、57.41 kg,标准差分为别5.26和5.51 kg,总料肉比分别为2.31和2.34,期间试验组猪只体质量的标准差小于对照组,但是2组猪只平均体质量、标准差、总料肉比均不存在显著差异,表明采用该系统对猪只进行分群饲喂控制猪只体质量差异效果等同于人工调栏,同时可以节省人力成本,缓解农业劳动力短缺的压力。该研究也可为母猪饲喂站、种猪测定站等智能化养猪设备的研发提供参考。     

鳜视觉和侧线感觉调控捕食行为的动态观察

鳜（Siniperca chuatsi）具有独特的捕食习性。为研究鳜捕食行为相关主要感觉——视觉和侧线感觉调控的捕食行为特征，利用高速摄像与感官抑制技术对鳜的独特捕食行为进行了分析，将实验鳜分为4组：G_C（对照组，视觉与侧线感觉均具备），G_V（只有视觉），G_L（只有侧线感觉）和G_DS（视觉、侧线感觉均不具备）4组。对各组鳜投喂饵料鱼，并利用高速摄像技术对单位时间内鳜的捕食行为进行动态观察与分析。结果表明，鳜在捕食行为中表现出5种捕食模式：直接攻击型、跟踪-弹射型、跟踪-偏移型、弹射型、偏移型，其中，直接攻击型、跟踪-弹射型、弹射型捕食模式主要由视觉控制，跟踪-偏移型、偏移型主要由侧线感觉控制。在视觉、侧线感觉均具备时优先利用视觉捕食，捕食行为趋于简化，相反，鳜仅利用侧线感觉捕食时，捕食行为变得复杂而多样；鳜在捕食时所表现出的各种捕食行为模式是其具有独特摄食习性的重要原因。上述研究为解读鳜特殊捕食行为的形成机制提供了重要资料。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

"3S"技术在森林资源二类调查中的应用前景

通过“3S”技术和传统方法在森林资源二类调查中的应用的比较,“3S”技术在工作量、费用、精度等方面均优于传统技术,在实践中值得推广。     

基于原野服务器的远程树木直径测定的研究

以卫星遥感为主的资源环境监测,由于受云层分辨率等限制,一直以来其应用重点主要在"监"上,本文介绍一种近年来刚刚兴起的能够进行远程监、控、测集网络与传感器于一身的结合体--原野服务器.首先对其定义、种类、外业设置及远程监控操作做了简单的介绍,然后尝试利用原野服务器传回的图像,通过立体视觉技术重建远隔地树木的胸径,得到了较为满意的结果,从而实现了不到现地便能够测量直径的目的.     

基于机器视觉的树木图像实时采集与识别系统

研究了树木图像的实时采集与识别技术 ,以及树木图像处理及分析软件系统的开发 ,并自行设计制作了室内模拟实验系统。树木图像处理技术包括图像的获取、图像的增强、图像边缘检测、图像分割和图像的特征提取与识别。本文的研究能够为分离施药目标与非施药目标提供依据 ,有助于精确农药喷雾的实现。     

城市夜间形象初探

从城市规划和建筑学的角度研究城市夜间形象;结合形态美学、行为心理学、环境心理学等学科进行研究,将安全感、视觉舒适性、视觉趣味、活动激发性以及可识别性作为夜间形象评价指标并分别进行具体地分析。