应用机器视觉技术识别田间杂草的研究

田间杂草的识别是准确使用除草剂有效的依据，对提高农作物产量、降低成本、生产出满足消费者需求的无害产品是非常重要的。为此，就如何利用机器视觉技术从复杂的土壤背景下分离出植物(作物和杂草)的方法进行研究，从而为杂草的识别做前期准备工作。     

机器视觉识别技术在活塞装配中的应用

将机器视觉识别技术应用于活塞装配,研制开发的活塞装配机器视觉识别系统成功地解决了发动机生产厂在活塞装配中存在的漏装、反装和混装问题,保证了活塞装配质量,减轻了工人的劳动强度。     

基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法

对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0 ms     

基于机器视觉的田间杂草形状特征识别技术研究进展

农田杂草总体上是指生长在田间、分布广泛、对农作物有危害、非人工有意栽培的草本植物。我国农田杂草危害面积大约为4000万hm^2，主要发生在水稻、小麦、玉米、大豆、棉花五大作物农田，造成严重减产。因此应对杂草及时地加以控制，以保证作物的产量和质量。     

机器视觉技术在畜牧业中的应用

随着机器视觉技术的发展,特别是2010年以后,我国的机器视觉技术逐渐受到市场的关注,机器视觉的应用呈逐年上升趋势.畜牧业也正在从传统放养向集约化、智能化方向转型,机器视觉技术与畜牧业结合交叉最早应用在20世纪六七十年代,由于受当时的养殖环境、图像处理技术和计算机硬件的制约,仅仅停留在初级研究阶段.如今,图形图像、视频信...     

机器视觉技术在农业机械中的应用

随着计算机与图像处理技术的发展，机器视觉技术的研究与应用已扩展到农业工程领域，并在许多方面取得了重大成果。介绍了机器视觉系统的基本组成，概述了其在农业机械中的应用状况；讨论了农业机械应用机器视觉技术所存在的问题和发展趋势。     

机器视觉技术在机械制造自动化中的应用

本文主要分析机器视觉技术在机械制造自动化过程中的应用,并描述了其应用的影响.在介绍机器视觉技术的基本概念的基础上,分析机器的视觉自动化在机械制造自动化过程中的用途.     

机器视觉技术在农业生产中的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业生产领域,并取得了许多重要研究成果。阐述了机器视觉技术在农业生产各领域(水果的自动分选、种子和粮食品质的检测、农产品异物检测、农田作业机械、植物生长情况监测及动物生产中)的应用,为进一步应用机器视觉技术提供参考。     

基于机器视觉的玉米苗期土壤湿度检测试验研究

在玉米苗期进行土壤湿度动态监测是提供精准灌溉的重要依据,对于玉米在此阶段快速健康生长具有重要意义。本文模拟超低空图像采集设备的试验方式,通过试验平台采集玉米苗期土壤水分的变化情况,以期建立图像与土壤水分数据的联系。利用超绿特征(2G-R-B)对采集到的玉米苗期土壤图像进行分割以排除植株本身对图像的影响。对试验中分割处理后的土壤图像的均值、归一化方差特征参数与试验平台测得土壤水分数据进行分析比较,分析后对所处理图像采用4G-R-B颜色特征修正,通过计算归一化方差σ_(4G-R-B)作为特征参数与实测土壤湿度进行线性回归分析,二者相关性验证结果为:R~2=0.73,RMSE=3.2%。表明修正处理后图像归一化方差σ_(4G-R-B)图像特征参数能够较好的表征土壤的水分变化。     

机器视觉技术在农业机械中的应用研究

随着科技迅猛发展,机器视觉技术在农业机械中的应用越来越广泛,机器视觉技术的发展,不仅体现了一个国家科技能力发展的水平,同时对于提高农业作物的产量和管理效率都有重要意义。机器视觉在农业中的应用为其精细化、自动化生产奠定了基础,不仅有助于解放劳动力,还有助于提高农作物产品的品质和产量。     

机器视觉技术在农业领域中的应用

机器视觉又称计算机视觉,指人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面形状知识与距离、速度感知等.机器视觉技术在农业上的研究与应用始于20世纪70年代末期,主要研究集中于农产品分选机械中利用机器视觉对农产品进行品质检测与分级.由于受当时计算机发展水平的影响,检测速度达不到实时要求,处于实验研究阶段.随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理技术及与人类视觉相关的生理技术的迅速发展,机器视觉技术本身在理论和实践上都取得了重大突破,除农产品分选机械外,目前该技术已经渗透到农产品鉴定、农作物生长、农产品收获等多个领域.     

机器视觉技术在农业应用中的研究

机器视觉技术是近几年来发展较快的信息处理技术,是人工智能领域的一个重要分支。随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的降低和速度的提高,机器视觉在农业领域的应用已变得越来越广泛。为此,介绍了机器视觉技术在农作物生长监测、农产品品质鉴定、农业生产自动化等方面的研究和应用情况,并分析了其存在问题和未来发展方向。     

基于机器视觉的田间杂草定位技术

采用摄像机弱透视模型,对采集的标定靶图像进行处理,获取48个靶点质心的像素坐标,利用DLT的最小二乘法获取摄像机隐参数矩阵.室内土槽的有序杂草和无序杂草定位试验表明,利用建立的摄像机隐参数矩阵,有序杂草和无序杂草的质心定位误差分别为19.2 mm和22.8 mm,可以满足除草剂精确喷施的要求.     

基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别

我国玉米种植面积和产量都很大,在农业中占有重要的地位,但收获环节耗费的成本惊人。玉米收获机器人能提高作业效率,极大地降低生产成本,具有广阔的应用前景。路径识别能力是机器人环境适应性的一个重要方面,而机器视觉主要用于农业机器人的路径识别。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别方法,并进行田间的实时图像处理试验。结果表明:该路径识别方法具有较好的田间适应性和实用性,经过载机结构改进和内部参数优化后能为玉米收获的智能化和信息化提供技术支撑。     

机器视觉技术在农产品分级分选中的应用

机器视觉技术在农业自动化领域中的应用得到了广泛研究.为此,针对机器视觉技术在农产品分级分选自动化方面的研究情况进行了综述;同时,介绍了目前比较成熟的分级分选设备,并提出了机器视觉技术在农产品分级分选应用中存在的问题及发展方向.     

机器视觉技术在种子纯度检验中的应用

随着图像处理技术和机器视觉技术在农业生产中的广泛应用，利用机器视觉技术和图像处理技术进行种子纯度检验和对种子质量进行最终评判已成为可能。本文分析了种子纯度检验技术现状和存在的问题，概述了国内外对种子纯度自动化检验技术研究的最新进展，并对今后种子纯度检验技术发展进行了展望。     

机器视觉技术在水果采摘机器人中的应用

近年来,学术界展开了将图像处理技术运用到水果机器人采摘过程中的研究,把图像处理技术和机器视觉技术结合运用于水果采摘的过程,可以实现自动化和智能化的采摘,对于降低劳动强度和提高采摘效率具有极其重要的意义。对此,文章主要分析了机器视觉技术在水果采摘机器人中的应用成果,并对机器视觉技术研究方向进行了展望。     

基于机器视觉的田间杂草定位技术

采用摄像机弱透视模型,对采集的标定靶图像进行处理,获取48个靶点质心的像素坐标,利用DLT的最小二乘法获取摄像机隐参数矩阵。室内土槽的有序杂草和无序杂草定位试验表明,利用建立的摄像机隐参数矩阵,有序杂草和无序杂草的质心定位误差分别为19.2mm和22.8mm,可以满足除草剂精确喷施的要求。     

机器视觉在农业工程中的应用

从农作物种子筛选与检测、农作物生长过程中信息检测、病虫草害控制、果实无损检测到果实机械化采摘,整个农业生产过程中机器视觉在农业智能化装备上都有巨大的发展空间和市场前景.介绍了图像采集和处理过程中各种视觉传感器和图像分割算法的适用特点和优势,提出现有机器视觉技术在农业工程中应用存在的问题及未来发展方向,为进一步实现精准农...     

机器视觉在除草机器人中的应用

随着农业自动化技术和农业机器人技术的发展,许多国家和企业开始致力于机器视觉除草机器人的试验与研究。为此,在介绍机器视觉技术系统的基础上,结合除草机器人苗草识别的试验,讨论了机器视觉系统在除草机器人中的应用,详细分析了基于机器视觉的苗草识别系统,并优化其系统的硬件、软件结构、功能以及原理等。