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无核白葡萄太阳能干燥设施试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了缩短葡萄干的干制时间,保证品质,利用新疆地区充足的太阳能,研制了一种新型的集热太阳能干制设备.在新疆哈密地区进行了无核白葡萄的干制实验,使用无纸记录仪对干燥期间太阳能晾房和传统晾房内的温度、湿度进行了监测.结果表明,干燥期间太阳能干燥设备的温度较高,集热效果显著,可以有效地加快干燥速率,使干燥时间从原来的45d缩短到14~20d,湿度随干燥时间的延长而降低.同时,产品的绿极品率从传统晾房的50%提高到80%,维C含量也比传统晾房高1倍. 相似文献
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农林环境机器视觉导航路径生成算法及应 总被引:2,自引:4,他引:2
提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理. 相似文献
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我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。 相似文献
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《拖拉机与农用运输车》2015,(1)
针对轴套零件的几何尺寸测量给出了一种基于机器视觉的检测方法。阐述了在Visual C++平台下,采用数字图像处理技术非接触测量轴套几何参数的方法,包括图像的预处理、改进Canny算子边缘检测、圆孔检测技术等。并对系统进行标定,得到实际尺寸。通过试验得到测量数据,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对轴套的几何尺寸进行测量及分析评定在实际应用中是可行的,并具有高效性和实用性。 相似文献
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对工件识别过程中,对于机器视觉技术的应用进行了一定的分析,并且简要地介绍了主要图像处理算法。在此基础寻求有效方法,对自动分拣系统决策方面提供一定的支持。 相似文献
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随着农业现代化技术的不断发展,无人驾驶技术开始被应用到农机的设计上,为了实现农机的无人驾驶,首先需要使农机具备智能化视觉系统。为了提高农机视觉系统的导航线识别能力,将基于翻译工具的字符识别技术引入到了系统的设计上,结合图像处理技术,通过对导航线的初步定位、二次定位和图像的滤波、灰度化及增强处理,可以准确识别出作业区域的导航位置线,还可以得到实时的位置坐标。测试结果表明:收割机在自主行走时可以沿着导航线位置行走,并通过坐标点来实时的修正行走方向,达到了精准定位导航的目的。 相似文献
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基于机器视觉的番茄长势信息无损检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了利用机器视觉的方法在复杂自然条件环境下对番茄的茎粗、株高和果实横截面积进行快速测定方法。通过利用CCD获取不同生长周期下番茄的长势信息,采用中值滤波方法对图像进行预处理;采用基于rg颜色因子的Otsu自动阈值分割法来提取目标区域。同时,通过相关性分析建立作物长势参数与目标图像特征值的拟合函数,实现了番茄长势信息的有效获取。试验结果表明:对番茄茎粗的检测在幼苗期、开花坐果期、结果期的相对误差分别为1.73%~4.04%,0.64%~4.42%,0.46%~4.78%;株高和果实横截面积检测的相对误差分别为1.2%~6.5%,0.8%~3.1%。 相似文献
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家用厨锅在制造时安装手柄需要焊接螺母座,针对螺母座焊接位置不准确的问题,设计了厨锅锅底标签角度测量系统。该测量系统通过搭建视觉采集平台采集图像,利用模板匹配原理对锅底图像进行角度检测。通过对不同种类锅底图像进行滤波、阈值化与频域变换等图像处理算法制定感兴趣区域(ROI),由ROI依次创建形状模板;将采集到的图像经过预处理后根据已建好的同类模板进行匹配,匹配结果由Visual Studio 2019平台所建立的人机界面显示。实验表明,该测量系统平均误差可达0.08°,检出率达94%,平均检测时间0.35 s,明显优于传统的人工检测,能够满足工业的实际检测需求。 相似文献
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机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展 总被引:3,自引:2,他引:3
机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式:基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。 相似文献