番茄缺素叶片的图像特征提取和优化选择研究

在基于计算机视觉技术对无土栽培番茄营养元素缺乏智能识别研究中,对不易被肉眼判别的缺氮和缺钾初期叶片进行图像特征的提取和优化选择研究，以提高识别的准确率。提出了应用相对差值百分率直方图提取缺素叶片的颜色特征，应用差分算子提取纹理的时域特征、应用傅里叶变换提取纹理的频域特征、应用小波包提取纹理的时频特征等的新方法，并新提出从颜色和纹理时域、频域、时频域等多个角度集成提取缺素叶片图像的有效特征，利用遗传算法对提取的众多特征项进行优化选择，以使诊断识别用的信息分类能力最优。试验表明，该方法识别的准确率较高，达到95%～92.5%，而且可以比肉眼识别提前6～10 d。     

缺素叶片彩色图像颜色特征提取的研究

在提取无土栽培番茄营养元素亏缺叶片彩色图像的颜色特征时，为了使颜色特征有效性不受叶片大小、形状和叶片背景噪声影响，对由几种常用颜色系统表示的叶片图像进行了统计算法、相关系数算法提取叶片颜色特征的研究，以上的方法未能获得很有效的颜色特征。最后，提出了百分率直方图法提取缺素叶片图像颜色特征，进行了除去图像中白色背景影响的研究，用百分率直方图取代一般直方图以解决叶片大小对颜色特征提取影响的研究，以及如何确定提取颜色值区域的研究，此方法提取的颜色特征能理想地识别缺素番茄叶片，准确率在70%以上。     

基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺的识别

以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象，对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取，利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合，选择出用于模式识别分类器设计的特征向量，建立了二叉树分类法对番茄缺素进行模式识别的框架，在该框架下，基于模糊K－近邻法建立了缺素的模式识别系统，并进行了识别测试。结果表明，对不易肉眼判别的番茄缺氮和缺钾初期叶片的识别准确度在85％以上，能够满足生产要求。     

基于计算机视觉技术参考物法测量叶片面积

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     

差分百分率直方图法提取缺素叶片纹理特征

针对基于计算机视觉技术对无土栽培番茄缺乏营养元素智能识别研究中，如何提取缺素叶片纹理特征问题，提出了差分百分率直方图法。特征有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响，实验验证该方法能较好地提取出缺素叶片纹理特征，最后利用K－的邻模式识别法进行模式识别，识别的准确率在80％以上。     

远红外常压、负压联合干燥香菇的试验研究

该研究是在对现有的香菇干燥设备及其存在问题进行分析的基础上，提出了负压远红外线干燥香菇的方法，并进行了现有一些干燥方法的同条件对比试验,在分析它们失水特性曲线的基础上，又提出联合干燥香菇的方法，即在干燥前期用远红外线配以排湿气流干燥法较快地把香菇的含水率降到50%左右，然后在干燥后期用换气负压远红外线干燥法把香菇的含水率降到要求值。采用这种干燥方法，不仅可使香菇干燥时间缩短和能耗降低，而且提高了香菇干制品的优等率。