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弱光复杂背景下基于MSER和HCA的树上绿色柑橘检测 总被引:3,自引:2,他引:1
基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导.该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测.彩色数码相机拍摄弱光下由闪光灯补光的树上柑橘场景彩色图像,基于水果表面的光照分布应用最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)算法提取图像中的感兴趣区域,然后建立感兴趣区域周围的分层轮廓图,并利用霍夫变换拟合每一级轮廓获得分层圆形目标,最后进行拟合圆嵌套分析得到绿色柑橘水果目标.所提算法在20张复杂的柑橘果园场景图像中进行了测试,最终的召回率达81.2%,查准率达到83.5%,单幅图像平均处理时间为3.70 s.该文所提出的基于光照分布的分层轮廓分析算法,不仅适用于绿色柑橘的检测,也可为其他树上绿色水果检测提供通用的框架和思路. 相似文献
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核酸检测在农产品安全检测中的应用十分广泛,随着转基因作物的商业化种植,迫切需要一种快速、特异、灵敏的转基因作物检测方法。利用重组酶聚合酶扩增(recombinase polymerase amplification,RPA)技术对含有转基因产品及其制品中CP4-EPSPS基因进行检测,共设计5对引物来筛取最佳引物,并对反应体系和反应温度进行优化。结果表明,该方法采用20 μL体系在37 ℃恒温反应15 min即可对CP4-EPSPS基因进行快速检测。该方法检测转基因的灵敏度阈值为45拷贝,灵敏度高、特异性强,为大规模筛查CP4-EPSPS基因提供了一种新的途径。 相似文献
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