机器视觉技术在金莲花灌溉中的应用研究

应用机器视觉技术研究了判断作物缺水状态的方法。在日光条件下采集了金莲花叶片图像,然后分别提取了红绿蓝（RGB）三色分量和它们的相对系数rgb及色度H。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与作物缺水时间之间的相关特性．分析结果表明红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量都与缺水时间之间有相当高的相关性,可以用作利用机器视觉快速判断金莲花缺水状况的指标,而其他分量与缺水时间之间没有明显的相关性。     

视觉

西蒙长得清白也是错这是哪里来的命题?赢就是赢无论对手刚吐过血还是舔过伤毕竟上帝只有一个答案     

刨花板施胶效果计算机视觉分析方法

讨论了目前国内外现有刨花板施胶效果研究的现状，提出计算机视觉分析方法。探讨了系统的构成原理，图象的处理与特征量的采集，建立了全新的刨花施胶果表征参数。结果表明：该方法是一种自动化程度高，速度快，精度高的刨花施花胶效果分析新技术，能客观，全面地分析与测量刨花的施胶效果，更好地达到控制整个刨花板生产工艺流程的目的。     

机器视觉技术在金莲花灌溉中的应用研究

应用机器视觉技术研究了判断作物缺水状态的方法.在日光条件下采集了金莲花叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb及色度H.在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与作物缺水时间之间的相关特性.分析结果表明红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量都与缺水时间之间有相当高的相关性,可以用作利用机器视觉快速判断金莲花缺水状况的指标,而其他分量与缺水时间之间没有明显的相关性.     

计算机视觉及模式识别技术在农业领域的应用

计算机视觉技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，计算机视觉在农业各领域中的应用必将对传统农业模式产生巨大影响。本文从计算机视觉技术在果品分级与检测、粮食种质的检验与评测、植物生长状态监测、田间收获作业、农产品加工、杂草与病虫害防治等方面的发展作了回顾和综述，并对今后的发展作了展望。