一种鲜食葡萄采摘点的快速高效识别方法

标准化栽培技术下葡萄生长环境的复杂性及果实颜色多样性使葡萄采摘机器人难以准确、快速地识别葡萄位置和采摘点。为此,创新性地运用逆向识别算法,结合模板匹配算法和测距仪实现了鲜食葡萄采摘点的精确定位。首先,建立一个拥有青、红、紫、黑等不同葡萄颜色的样本数据库;然后,利用机器视觉结合模板匹配方法进行二维坐标的定位;最后,配合测距仪实现三维采摘点的定位。仿真实验结果表明:在自然光和日光灯照射条件下,葡萄采摘机器人能够适应不同葡萄品种的采摘条件,采摘识别成功率达到90%。     

小麦谷氨酰胺合成酶基因克隆与其表达特性分析

为了研究小麦谷氨酰胺合成酶(Glutamine synthetase,GS)的功能,利用RACE及RT-PCR技术克隆了小麦GS1(GenBank登录号:HQ840647)和GS2(GenBank登录号:JF894116)基因的全长cDNA.小麦GS1的cDNA全长为1 494 bp,GS2的cDNA全长为1 631 bp,并利用生物信息软件对GS1和GS2的基因序列以及所表达的蛋白特性进行了分析.利用半定量PCR和Western-bolt技术分别分析了小麦苗期叶片发育过程中GS同工酶基因转录和表达特点,结果表明,GS1在叶片开始衰老时转录和表达水平较高,GS2从叶片伸长期到定长期转录和表达水平最高.     

自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。