实时识别行间杂草的机器视觉系统

在实验室环境条件下,开发和测试了识别行间杂草的机器视觉系统。硬件系统主要由速度可控的土壤箱设备、三台实时采集图像的摄像机和计算机组成;软件系统根据植物和背景的颜色特征二值化图像,再根据田间作物的位置特征识别作物和行间杂草。实验表明,采集并处理一幅大小为710×512像素的彩色图像的平均时间为426 ms,系统的正确识别率达到了86%。     

基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法

对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0 ms     

智能化农业机械中嵌入式系统的优化

精细农业需要智能化农业机械的支撑,农业机械智能化的实现依靠嵌入式的软件系统.嵌入式软件系统中的程序往往是运行在有限的硬件资源环境中,而且大多具有实时性的要求.因此,要对程序进行优化,尽量提高程序的执行效率,减少程序的存储空间.为此,讨论了对智能农业机械中嵌入式控制程序进行优化的方法和策略,这是精细农业技术体系中的一个重要方面.     

基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展

田间杂草识别技术是实现变量喷洒除草剂以保护环境的关键所在。针对国内外在精细农业的杂草识别领域，全面、系统地分析了基于机器视觉的田间杂草识别技术的研究进展与应用状况，以促进该项技术在中国的应用和发展。分别阐述了利用植物和背景形状特征、纹理特征、颜色特征和多光谱特征识别田间杂草技术的理论依据、特征参数、研究状况和问题所在，并指出了实现田间实时识别的难点。     

简述傣族竹编的发展历程与文化内涵

傣族历史悠久,文化内涵丰富,是我国西南地区重要的少数民族。傣族竹编工艺是傣族人民在长期生产生活实践中创造的传统手工艺,是傣族文化的重要载体,也是我国传统文化的重要组成部分。笔者从傣族地区的竹材资源、竹编产品的特点以及当地的经济状态3个角度分析了傣族竹编产生的原因,从采集狩猎、刀耕火种、集约农业、蓬勃旅游4个时期阐述了傣族竹编的发展历程,从傣族竹文化区、佛教文化以及民俗文化3个方面探讨了傣族竹编蕴藏的文化内涵,并提出了新时期傣族竹编创新发展的建议。     

麦田杂草的实时识别系统研究

主要讨论了麦田杂草的实时识别系统的各个模块，包括图像的实时采集、滤波预处理、灰度化、二值化、绿色植物与背景的分割及杂草与作物的分割；最后根据分割的图像统计杂草的密度，达到对杂草进行实时探察的目的。