基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法

马铃薯的质量和形状是机器视觉分级的2个重要特征和依据,为实现马铃薯质量与形状检测分级,该文提出了一种基于图像综合特征参数的分选方法。首先提取马铃薯俯视图的面积参数和侧视图的周长参数,通过回归分析建立马铃薯的质量检测模型,实现对马铃薯的质量分选;然后提取马铃薯俯视图像的6个不变矩参数,输入到已训练好的神经网络,完成对马铃薯形状分选。试验结果表明:该方法可以有效的检测马铃薯的质量并区分其形状,质量分选准确率为95.3%,薯形分选准确率为96%。可满足实际应用的要求。     

应用改进遗传神经网络识别种蛋蛋形试验

针对人工检测种蛋蛋形劳动强度大,缺乏客观性,检测效率低,研究了自动快速、准确地识别鸡种蛋蛋形的方法。以蛋形指数和蛋径差为形状特征参数,利用机器视觉技术、矩技术和提出的改进遗传神经网络算法剔除畸形蛋。基于机器视觉和矩技术提取种蛋的长短径,剔除蛋形指数不合格种蛋后,再通过构建合理的遗传神经网络模型,以蛋径差作为神经网络输入参数,根据网络输出值识别种蛋蛋形。对过圆蛋、过尖蛋、畸形蛋和正常蛋检测准确率分别达到了97.10%、95.59%、94.87%和95.75%。研究种蛋蛋形自动识别方法对提高种蛋蛋形检测准确率和工作效率具有重要意义,试验结果表明提出的种蛋蛋形评价指标合理,用于识别种蛋正常蛋形,剔除畸形蛋准确率高,速度快,算法具有鲁棒性。     

基于凸包算法的鸡蛋尺寸形状在线视觉高通量检测方法

鸡蛋的尺寸形状是鸡蛋包装和销售以及种蛋挑选中需要考察的重要指标。目前鸡蛋的商品化处理需要高通量在线检测,然而检测速度和效率在高通量检测中要求较高。为了能够实现鸡蛋尺寸形状的高通量在线检测分级,该文在30000枚/h的传送装置上动态采集群体鸡蛋图像,采取有效的图像处理方法消除高速传输对鸡蛋图像的影响,结合应用凸包算法,快速准确提取出群体鸡蛋图像上的特征参数(长短轴表征尺寸大小、蛋形指数表征形状扁圆程度),最后按照尺寸大小与扁圆程度进行分级,其正确率分别为90.5%和89.3%,表明该方法对鸡蛋尺寸形状的高通量在线检测分级可行。     

基于计算机视觉的水产动物视觉特征测量研究综述

作为水产养殖集成信息化管理的主要信息源,水产动物视觉属性信息的测量不仅是判定水产动物生长状况,调控水质环境的主要信息依据,也是对水产动物进行喂养、用药、捕获、选别和分级等操作的前提基础。近年来,计算机视觉技术作为一项快速、客观、无损的检测方法,已被逐渐用于水产动物视觉属性的测量中,许多研究学者开展了大量的研究工作。该文更新和总结了国内外近20多年来有代表性的相关研究和解决方案,在描述计算机视觉检测系统的概念和组成结构的基础上,围绕尺寸测量、形状分析、颜色识别和质量估计等方面详细分析了计算机视觉技术在水产动物(以鱼类为主)视觉属性测量方面的国内外研究现状,着重阐述总结了研究人员在水产动物视觉检测的图像采集、轮廓提取、特征标定与计算等方面的具体改进措施,并对基于计算机视觉测量的水产动物疾病诊断,识别分类等综合应用现状也进行了分析探讨,以评估计算机视觉技术在水产动物视觉质量检测领域的总体应用情况和现存的主要问题,同时给出了今后的研究趋势与发展方向。     

基于机器视觉的大豆籽粒精选技术的研究

摘 要：为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634三个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理三方面的特征参数15个。采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98%。试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示：该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3%、93.4%、92.2%、95.9%,筛选效率达到300粒/分钟。试验结果表明：将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的。     

基于机器视觉的大豆籽粒精选技术

为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634 共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理3方面的特征参数15个。采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98%。试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示：该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3%、93.4%、92.2%、95.9%,筛选效率达到每分钟300粒,将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的。     

基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。     

基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法

马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。     

杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别

为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定,该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征,这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特征信息;然后基于神经网络对其进行分类。试验证明,利用提取出的具有视觉不变性的16个特征值作为BP神经网络识别分类的特征集,能快速地识别杂草种子,且具有较高的识别率。因此,该方法对植物检疫和农业生产具有重要意义。     

基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型

针对现阶段肉鸡称重复杂、福利降低问题,提出了一种基于深度图像的肉鸡体质量估测模型建立方法。该方法首先对深度图像进行图像预处理,再利用数值积分法提取出目标特征,并结合BP神经网络,实现群体肉鸡的体质量估测。估测结果与实际测量结果进行对比,研究结果表明两者的均方根误差为0.048,平均相对误差为3.3%,绝对误差在0.001 0~0.068 2 kg范围内,最优拟合度为0.994 3,具有较好的推广应用价值。该方法较为准确的估测出肉鸡体质量,并为用机器视觉的方法估测肉鸡生长发育规律提供了新的思路。     

苹果、桃等农副产品品质检测与分级图像处理系统的研究

通过建立图像数据采集与分析系统及相关的农副产品图像数据库,实现对农副产品品质（表面颜色、形状、缺陷）的准确分级。使用该系统,对１００个富士苹果进行质量分级,检测优等果准确率达到９６％。对其它农副产品也可以通过建立其样本图像数据库,进行多种信息的综合分析与判断,实现对不同农产品品质的检测与分级。     

基于压力和图像的鲜玉米果穗成熟度分级方法

为实现鲜玉米果穗成熟度等级的客观评定,提出了基于压力传感器和计算机视觉技术的综合分析方法。研制了玉米果穗成熟度检测装置,提取纹理信息所得惯性矩和压力检测装置所得最大压力值作为鲜玉米果穗成熟度等级评定的特征参数,通过系统聚类分级研究,确定成熟度等级为3级。采用主成分分析法对11个颜色特征进行优化筛选,用第一、二主成分可综合反映11个颜色特征的分级信息,实现了参数的降维。试验结果表明：以最大压力值、惯性矩、颜色特征主成分分析第一、二主成分值作为构建概率神经网络的输入,进行鲜玉米果穗成熟度等级评定,正确率为96.67%。结合压力传感器和计算机视觉技术可实现对鲜玉米果穗成熟度的准确分级。     

基于虚拟仪器和神经网络的禽蛋检测系统设计

文针对现有禽蛋无损检测方法系统集成度不高,操作界面易用性差,测量误差大、试验效率低等不足,研制了基于Lab Windows/CVI的多传感器融合的禽蛋无损检测虚拟仪器品质分级系统。该系统以Lab Windows/CVI软件为设计操作平台,以MATLAB神经网络的分析算法为分析模块核心,充分结合计算机视觉检测和声学检测方法的优点,在无损检测的信息采集和处理层面实现了多传感器融合。系统通过系统静态分级测试,系统动态分级测试和系统连续动态测试等3种测试,测试结果表明该系统界面易用性好,在快速运行（27个样品/min）的情况下具有较好的准确度 (系统连续动态测试准确率大于90%),和漏检率（最高速情况下小于3%）。     

利用计算机视觉技术的烟叶质量分选系统研究

利用计算机视觉技术开发了烟叶质量分选系统。该系统对采集系统进行定标,控制感光度。提取了180个特征参数并进行选择形成特征向量,去除了标准样本中的奇异样本。利用人工神经网络对多个地区的烟叶进行学习和分类,检测准确率均在80%以上,半数地区检测准确率在90%以上。对烟叶分类该系统具有较高的实用价值。     

基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究

为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性和效率，综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术，实现对鸡蛋表面裂纹的无损检测和分级。首先，通过计算机视觉系统获取鸡蛋表面的图像，对图像分析处理，提取了裂纹区域和噪声区域的5个几何特征参数。其次，将5个参数作为输入，建立结构为5-10-2的BP神经网络模型，对裂纹进行识别和鸡蛋的自动分级。试验结果表明模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了92.9%，对整批鸡蛋的分级准确率达到了96.8%。     

基于数学形态学的牛肉图像中背长肌分割和大理石纹提取技

牛肉图像中背长肌区域的分割和大理石纹提取是利用计算机视觉评定牛肉胴体等级的重要步骤.研究了利用数学形态学的方法来分割牛肉眼肌切面图像中背长肌区域并将大理石纹提取出来的技术.眼肌切面图像经过去除背景并进行肌肉和脂肪像素识别等预处理后,再用形态学腐蚀与膨胀相结合获得背长肌区域图像,通过图像逻辑运算提取大理石纹.结果表明,这种方法能有效地把背长肌区域与其周围肌肉组织分离开来并提取大理石纹.