基于图像处理的胡萝卜青头须根与开裂的检测方法

为了实现基于计算机视觉的胡萝卜外观品质自动分级系统,基于图像处理的方法,参照国家标准(SB/T10450-2007),该文提出影响胡萝卜外观等级的须根、青头、开裂等关键参数的提取算法.须根检测算法通过提取骨架检测端点数来实现,青头检测算法通过R分量上二值化得到,开裂检测算法使用S分量结合区域标记的方法完成,在此基础上构建了须根数、青头比和开裂度3个量化标准,对试验随机采集的520个胡萝卜图像的青头、须根和开裂进行检测,正确率分别达到了97.5%,81.8%,92.3%,总体识别率91.3%.该文所构建的胡萝卜关键特征检测方法,对研究机器视觉的胡萝卜外观品质自动检测装置与分级生产线具有积极意义.     

外源GA3处理对红肉脐橙果实品质的效应

以红肉脐橙为试材,研究了着色期外源GA3对其果实品质的影响,结果表明:在外观品质方面,各处理提高了果皮亮度和果形指数,降低了果皮红色度、单果重和果皮厚度,对果皮黄色度没有显著影响;在内在品质方面,各处理提高了果实可食率、出汁率和可溶性总糖含量,10和50mg/LGA3处理提高了可溶性固形物含量,250和500mg/L处理极显著降低了可溶性固形物含量,各处理对果实可滴定酸含量、糖酸比和维生素C含量没有显著影响。综合以上,着色期较低浓度的GA3处理(如10和50mg/L)在一定程度上有利于红肉脐橙果实品质的提高     

红毛丹色泽品质的计算机视觉分级技术研究

应用计算机视觉研究了红毛丹外观色泽品质的分级检测技术。通过CCD采集红毛丹可见光图像,经OSTU分割算法来分割图像背景后,采用面积标记算法得到去除长穗梗区域的红毛丹图像;然后提取基于色度的红毛丹图像的彩色纹理特征,并用多分类支持向量机的模式识别方法来识别红毛丹色泽等级。结果表明,该模型对4个色泽等级的红毛丹的正确分类率分别是94%、88%、89%和95%,且具有较好的稳定性。与人工神经网络方法预测结果比较,该方法具有速度快、识别能力强的特点。     

基于二分法的鸡蛋图像边缘快速检测方法

机器视觉技术广泛应用于鸡蛋感官品质无损检测研究中,快速得到鸡蛋图像边缘有助于高效识别鸡蛋的几何特征参数。借鉴计算机二分法快速解方程的算法,提出用二分法快速检测图像边缘,把对图像的整体研究转换到具体的行图像来研究,利用行图像信息构建了满足二分法求解条件的方程,并把对边缘的检测构造成对方程的求解问题,从而建立了二分法求解鸡蛋图像边缘的理论基础,最后在应用部分给出了详细的程序实现步骤。试验结果表明：该方法可以检测鸡蛋图像边缘,检测效率提高了约20倍,大大加快了检测速度,可为鸡蛋自动化检测提供更高的效率。     

重庆地区花椒锈病防控技术优化

花椒是我国一种特色经济树种,因其药食价值较高而被广泛种植.当前,花椒锈病对花椒生产有较大影响,严重影响花椒产量和品质,急需探索高效安全的田间防控措施.采用不同的农业防治措施、不同的防治药剂进行花椒锈病田间防效比较试验,旨在筛选出更高效、更安全的花椒锈病防治模式用于生产实际.结果:加强椒园的清理和水肥管理,一定程度上可以...     

基于机器视觉的玉米果穗产量组分性状测量方法

玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题,该文基于机器视觉技术,通过可见光二维成像获取果穗三维表型性状参数,结合果穗颜色特征及果穗的生物学规律,分别建立投影修正模型、穗行数快速估算模型、行粒数计算模型等,精确计算穗长、穗粗、穗行数以及行粒数等性状参数。试验结果表明,该方法适用于粘连果穗处理,秃尖的识别率高,且对光照环境要求低,穗行数及行粒数的零误差率在93%以上,测量速度可达30穗/min以上,能够满足高通量考种的需求,特别是保留了原始果穗考种材料实现无损测量,对于实现高通量考种及精细化育种有重要的参考价值。     

基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法

由于苹果表面缺陷与果梗/花萼具有相似的灰度特征,通过传统机器视觉方法难以对两者进行有效区分。为避免苹果果梗/花萼对其表面缺陷识别造成干扰,该研究提出了一种基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法。通过搭建条纹投影系统,投影仪投射三步相移条纹至苹果样本,摄像机同步采集经苹果表面调制的条纹图像;通过分析发现果梗/花萼区域的条纹图像凹凸性与正常区域存在明显差异,利用三步相移算法恢复条纹图像的截断相位,结合相位偏移、阈值分割和二维凸包算法便可检测出苹果果梗/花萼。试验结果表明：该方法能够有效地区分果梗/花萼和表面缺陷,识别出不同位置和角度的果梗/花萼,整体准确率可达到99.12%;同时能够满足在线检测需求,平均处理时间约为0.479s。该研究可为苹果外观品质检测提供技术支持。     

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。     

水果品质智能化实时检测分级生产线的研究

一种用于水果动态、实时检测的水果品质智能化实时检测分级生产线,由水果输送翻转系统、计算机视觉识别系统、分级系统组成。水果输送翻转系统的双锥式滚筒水果输送翻转装置,使水果以一定速度向前输送,并使水果绕水平轴自由转动,保证检测系统能检测到水果整个表面,获得足够的水果图像信息。通过计算机视觉系统的视觉智能识别,综合判断每一水果的等级,并确定每个水果的位置信息,由计算机识别系统的控制模块将指令传输给分级系统,完成水果的分级     

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%）。     

基于机器视觉的果肉多类型异物识别方法

该文基于机器视觉技术对果冻、罐头灌装前的多品种、多规格、湿态反光果肉进行多类型异物自动检测。根据果肉与异物的颜色和亮度差异大小,提出了对高饱和度彩色果肉采用基于HSI三分量独立性的彩色图像分割算法,对低饱和度彩色果肉采用以形态学边缘检测算法为核心的异物识别图像处理路线。然后采用图像分区,各区域独立计数判断有无异物的策略。对上述路线和策略,分别给出具体流程和算法,最后编程实现,并通过试验验证。试验结果表明,该方法能够有效地检测出多品种湿态块状果肉上的多类型异物,误检率小于5%,能满足实时生产检测准确性要求。     

基于图像特征融合的苹果在线分级方法

苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。     

Identification and quantification of betalains from the fruits of 10 mexican prickly pear cultivars by high-performance liquid chromatography and electrospray ionization mass spectrometry

Qualitative and quantitative analyses of betalain pigments in 10 cultivars/lines of prickly pear (Opuntia spp.) fruit grown in Mexico were conducted with reverse phase high-performance liquid chromatography-diode array detection (HPLC-DAD) coupled with electrospray mass spectrometry (ESI-MS). Betacyanins and betaxanthins were identified by comparison with the UV/vis and mass spectrometric characteristics as well as the retention times of semisynthesized reference betaxanthins. Data revealed that the ratio and concentration of betalain pigments are responsible for the color in the different cultivars, showing the highest betalains content in the fruit of purple colored Camuesa (O. robusta Wendl.) (8.1 mg/g dry fruit), which is comparable to that found in red beet Beta vulgaris L. ssp. Var. Pablo) (8.6 mg/g dry tissue). Yellow betalains were absent in Reyna (O. alba-carpa) prickly pear cultivar. A total of 24 known/unknown betalains were present in the prickly pear fruit samples studied, including 18 betaxanthins and 6 betacyanins. Our results indicate that prickly pear cultivars can be considered as a potential source of yellow and red natural colorants.     

改进的种子点生长模糊边缘检测算法

针对传统模糊边缘检测算法计算量大、效率低的弱点,利用图像边界点连续的特性,结合模糊边缘检测算法的思想,提出了一种基于模糊理论的改进种子点生长边缘检测算法。利用相应算法建立两张快速查找表,对图像中的像素点通过查表,选取种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,算法具有较高的效率和较强的抗噪能力。     

丘陵山区不同种植型乡村产业融合水平测度及障碍因子诊断

为探明乡村产业融合水平的差距及障碍因子,该研究基于重庆市（江津）现代农业园区6镇15个样点村的调研数据,从产业融合行为、融合效益2个维度构建指标评价体系,采用熵权-TOPSIS法、耦合协调度模型和障碍度模型,测算不同种植型乡村产业融合水平,并诊断其障碍因子。结果表明：1）样区乡村产业融合水平整体偏低,均值仅0.210。分产业类型来看,花椒型（0.399）>粮油型（0.254）>花木型（0.134）=蔬菜型（0.134）>水果型（0.127）。从同类产业乡村差距来看,花木型、蔬菜型和水果型乡村之间融合水平差值均低于0.110,但花椒型和粮油型乡村差距较大,分别为0.732和0.361。2）乡村产业融合耦合协调水平不高,14个样点村处于不同程度的失调状态,占比近93.33%。耦合协调度最大的是花椒型乡村（0.436）,其次是粮油型乡村（0.369）,最后依次是蔬菜型（0.291）、花木型（0.285）和水果型（0.274）乡村。同类乡村内部之间的耦合协调度差距也较大,花椒型（0.372）>粮油型（0.201）>水果型（0.157）>蔬菜型（0.098）&...     

生物质灰肥特性及对杨梅生长发育与果实品质的影响

生物质灰肥是利用生物质燃烧残渣开发的一种富含矿质营养元素的肥料。本文分析了4种原料生物质灰渣的特性,研究了生物质灰肥对杨梅(以荸荠种和东魁种为供试品种)生长发育和品质的影响。结果表明:生物质灰渣富含K、Si、Ca、Mg等营养元素,重金属含量符合国家标准。相同总养分含量条件下,生物质灰肥处理较杨梅专用肥和普通复合肥及对照处理明显提高杨梅坐果率与优质果比例,并使总可溶性固形物及糖含量较对照和普通复合肥处理显著上升;可滴定酸含量、Vc含量、单果重与其他3个处理差异显著,果实品质明显改善;东魁杨梅、荸荠杨梅的单株产量增幅最高分别可达26%、27%;同时,施用生物质灰肥能促进早熟。因此,将生物质灰肥用于杨梅生产可以提高其品质,并减少生物质灰渣对环境的污染。     

渭北旱塬花椒地埂林土壤抗蚀抗冲性研究

通过对花椒地埂林土壤抗蚀性、抗冲性指标连续 3年的测定和分析结果表明:花椒地埂林土壤具有显著的固埂保土效益,土壤抗蚀性、抗冲性均高于无林埂土壤。土层腐殖质含量、水稳性团聚体含量及表层土壤水稳性团聚体风干率、团聚状况、团聚度均高于无林地埂土壤,土壤分散率、分散系数均低于无林埂土壤。土壤抗冲性大小与树龄、冲刷水量、土壤毛根含量、腐殖质含量关系密切,土壤抗冲性变化规律与抗蚀性吻合,土壤抗蚀性强弱与抗冲性强弱趋于一致。     

机器视觉技术在黄花梨尺寸和果面缺陷检测中的应用

为提高出口水果品质,对黄花梨进行了机器视觉技术检测外形尺寸与表现状况的试验研究。通过确定图像处理窗口、利用Ｓｏｂｅｌ算子和Ｈｉｌｄｉｔｃｈ细化边缘;确定形心点找出代表果径,试验检测结果表明,预测果径值与实际尺寸的相关系数可达０．９６。对检测果面缺陷,提出利用红（Ｒ）、绿（Ｇ）色彩分量在坏损与非坏损交界处的突变,求出可疑点,再经区域增长定出整个受损面,试验对比表明该算法是精确的     

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。