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1.
数字图像处理技术在蔬菜叶面积测量中的应用   总被引:76,自引:12,他引:64       下载免费PDF全文
采用平台扫描仪获取叶片的数字图像,建立运用数字图像处理技术测定蔬菜叶面积的方法。同时与目前较常用的交叉网格法、CID仪器法、复印称重法和生产上常用的直尺法进行比较分析。结果表明:图像处理方法和上述传统的叶面积测定方法的测定结果呈极显著的线性相关关系,适用于叶面积的测量工作;和其它方法相比具有准确、快速、适用范围广、容易普及等优点,适用于科研和生产推广使用。试验还得出采用直尺法时,油菜和空心菜的叶面积的校正系数分别为0.792和0.818。  相似文献
2.
基于颜色分形的水果计算机视觉分级技术   总被引:48,自引:10,他引:38       下载免费PDF全文
通过对不同着色等级的水果分析,以各色度在水果表面分布的分形维数为特征进行分级,该特征值不仅考虑了各色度点的累计特性,而且考虑了色度点空间分布特性,使颜色分级更符合实际情况。将各色度域分形维数作为模式处理,建立了人工神经网络识别模型。学习后的模型分级正确率高,达到95%,能够满足计算机视觉实时分级水果生产线的要求  相似文献
3.
基于计算机视觉技术参考物法测量叶片面积   总被引:42,自引:4,他引:38       下载免费PDF全文
该研究利用计算机视觉技术采用参考物法测量叶片的面积,研制了无需采摘叶片测量其面积的活体采样光箱,并进行了光箱参数的优化,研究了用极值法求得阈值,并对图像进行阈值化,研究了去除图像中残留杂点的方法,最后验证利用计算机视觉技术参考物法测量叶片面积的可行性,且测量精度和效率都很高  相似文献
4.
农业机械机器视觉导航研究   总被引:40,自引:10,他引:30       下载免费PDF全文
该文对农业机械机器视觉导航的关键问题图像处理和路径控制进行了深入的研究,采用基于Hough变换和动态窗口技术的图像处理算法提取自然环境下的导航特征,根据系统辨识试验的结果和农业机械机器视觉导航的特点建立了仿真模型,并在通用型轮式拖拉机上建立试验系统对图像处理和控制算法进行验证,取得了良好的试验结果.  相似文献
5.
采用计算机视觉进行棉花虫害程度的自动测定   总被引:36,自引:5,他引:31       下载免费PDF全文
采用计算机视觉技术,根据棉花叶片的孔洞及叶片边缘的残缺,来测定棉花虫害的受害程度。该方法应用局部门限法完成图像与背景的分割;用高斯拉普拉斯算子,进行棉花图像的边缘检测;利用边缘跟踪算法确定棉叶中的孔洞;利用膨胀算法确定叶片边缘的残缺。实验结果表明,该方法可有效的测定棉花虫害的受害程度,其测定误差小于0.05。  相似文献
6.
在MATLAB环境中基于计算机视觉技术的大米垩白检测   总被引:34,自引:7,他引:27       下载免费PDF全文
提出了利用计算机视觉系统代替人眼对垩白等大米质量参数进行自动检测的方法,以适应农业工程中的自动化的要求。为了验证检测方法的可行性,采用了MATLAB软件开发平台来构造基于计算机视觉的大米垩白检测算法。在对不同的大米图像处理的基础上,完成了对大米垩白参数垩白度和垩白粒率的测定。实验结果表明,本算法及程序设计是有效可靠的。  相似文献
7.
利用计算机图像处理技术分析了玉米苗期田间杂草的特征量,识别出田间杂草并确定了杂草的位置和生长状况。研究中采用双峰法滤除了土壤背景,根据投影面积、叶长、叶宽识别出了杂草,并且根据杂草投影面积确定出了杂草密度。实验结果表明,此方法可有效地识别出玉米苗期田间细长的单子叶杂草。  相似文献
8.
果实表面颜色计算机视觉分级技术研究   总被引:34,自引:7,他引:27       下载免费PDF全文
以计算机视觉自动检测果实表面着色度并进行分级为目的,建立了室内计算机视觉系统获取苹果果实的彩色图像,并将RGB值转换成HLS值;在分析苹果颜色特性的基础上,确定了用合适色相值下累计着色面积百分比进行颜色分级的方法。分级试验结果表明,用建立的准则和方法,计算机视觉分级与人工分级的一致度在88%以上。  相似文献
9.
通过建立图像数据采集与分析系统及相关的农副产品图像数据库,实现对农副产品品质(表面颜色、形状、缺陷)的准确分级。使用该系统,对100个富士苹果进行质量分级,检测优等果准确率达到96%。对其它农副产品也可以通过建立其样本图像数据库,进行多种信息的综合分析与判断,实现对不同农产品品质的检测与分级。  相似文献
10.
利用计算机视觉技术的烟叶质量分选系统研究   总被引:30,自引:7,他引:23       下载免费PDF全文
利用计算机视觉技术开发了烟叶质量分选系统。该系统对采集系统进行定标,控制感光度。提取了180个特征参数并进行选择形成特征向量,去除了标准样本中的奇异样本。利用人工神经网络对多个地区的烟叶进行学习和分类,检测准确率均在80%以上,半数地区检测准确率在90%以上。对烟叶分类该系统具有较高的实用价值。  相似文献
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