图像处理技术在农业机器人中的应用

图像处理技术是模式识别与人工智能的一个重要领域,其应用已扩展到农业领域的诸多方面。为此,简要介绍了计算机图像处理及其应用的基本过程,概述了图像处理技术在农业机器人中的应用状况,并指出了图像处理技术应用于农业机器人领域所存在的问题。     

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。     

试论计算机网页设计中图形设计的处理运用

在网页设计当中计算机图像处理技术是非常重要的一项技术,对网页设计质量和效果会产生不同程度的影响,同时对于提升网页设计感及吸引力具有非常大的作用。现阶段人们对网页的设计有了更高的要求标准,为了提升网页设计水平,需对计算机图像处理技术进行不断创新,由此充分发挥计算机图像处理技术的独特优势,把这一技术高效地应用在计算机的网页当中来,为网页浏览者提供优良的视觉效果。本文首先对网页设计中图形设计的应用价值进行了深入的分析,之后对网页设计中计算机图像处理技术的具体应用进行了阐述,希望可以为网页设计提供一些参考。     

计算机图像技术在农业工程中的应用

随着计算机与图像处理技术的发展,计算机图像技术已经应用到农业工程领域,并在农机工程、农学研究及精确农业等许多方面取得了重大成果。为此,介绍了计算机图像技术与相关学科的相互关系及主要组成,讨论了其在农机工程领域、农学研究领域中的研究与应用情况,并分析了计算机图像技术在农业工程应用所存在的主要问题和发展趋势。     

计算机视觉技术及其在农业机械中的研究与应用

随着计算机技术与图像处理技术的发展，计算机视觉技术在农业工程领域中应用研究发展非常迅速。本文介绍了计算机视觉技术的基本组成及工作原理，并较为全面地概述了其在农业机械中研究与应用状况。     

数字图像处理技术在农产品方面的应用

随着计算机与图像处理技术的发展,数字图像处理技术已广泛应用到农业工程领域,尤其是在农产品方面的应用已取得了重大成果.为此,从3方面介绍了数字图像处理技术在农产品方面的研究进展及其应用现状,并分析了目前应用中存在的技术难题及进一步研究的展望,旨在对后续研究和完善精细农业提供必要的参考.     

计算机图像处理技术在茶叶品质区分中的应用

随着社会主义市场经济体制的建立和发展,企业对于茶叶产品的品质越来越重视。只有不断提高茶叶产品的品质,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。在茶叶品质区分中运用计算机图像处理技术,能帮助企业树立良好的形象。文章探讨了计算机图像处理技术的基本内容及发展前景,并对计算机图像处理技术在茶叶品质区分中的应用进行了分析。     

计算机图像处理技术及其在农业工程中的应用

在农业工程中运用计算机图像处理技术可以提升农业工程的设计和建设质量,有助于农业的发展和进步。计算机图像处理技术农业工程中的应用主要包括监测农作物长势、病虫草害诊断、农作物自动收获等。运用图像处理技术可促进农业工程向自动化、智能化的方向发展。     

机器视觉技术在谷物外观品质检测研究现状的分析

随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的下降和计算机速度的提高,机器视觉技术在农产品品质自动检测领域应用已经越来越广泛。为了能充分利用国内外的最新研究成果,从小麦、水稻和玉米3种谷物综述了国内外在利用机器视觉技术进行外观品质检测的研究现状,同时,指出当今国内外研究中存在的问题和对今后研究的进一步展望。     

近红外图像处理技术在国外农业工程中的应用

介绍了近红外图像应用原理和发展特点，并综合分析了近红外图像处理技术在国外农产品品质检测、杂草识别、病虫害检测、作物生长状态监测等多个方面的应用和研究现状，并对近红外图像处理技术在农业中的应用前景做了展望，以促进我国在该领域的研究。     

作物数字图像远程实时获取方法研究

作物图像获取方法是应用计算机视觉技术监测作物长势的首要问题。为此,对作物数字图像远程实时获取方法进行了研究。研究的作物数字图像远程实时获取系统由图像获取设备、下位机、数据传输系统、Web服务器和客户端等部分组成,包括用户管理与系统维护、数据库管理、图像获取与设备控制和数据处理与发布4个功能模块。系统利用带无线传输功能的数码相机和高清晰网络工业相机作为作物数字图像获取设备,并给出了图像获取设备的5种安装形式:移动车载、固定形式、滑动导轨、云台和综合形式;系统在图像获取设备到下位机之间采用有线或微波无线的传输方式,从下位机到Web服务器再到客户端采用Internet网络连接,通过增加带宽可以显著提高图像信息的传输速率;系统利用直接存取法建立作物图像数据库,并利用Web信息系统实现了作物图像信息的实时发布。     

基于计算机视觉和神经网络的芒果检测与等级分类

为了提高芒果检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对芒果损伤的检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取芒果图像,利用图像处理去除噪声、图像分割和图像增强等多种基本图像处理的方法,对芒果损伤图像进行处理;其次,对芒果图像进行了特征分析,提取9个特征参数,将这9个特征参数作为输入,建立BP神经网络模型,对芒果进行分类。试验结果表明,模型对芒果识别的准确率达85.5%。     

基于计算机图像的采摘机器人结构优化研究

随着果蔬种植规模的扩大,果蔬采摘作业的需求量也逐渐提高.传统的果蔬采摘作业存在自动化程度低、采摘对象识别困难、采摘破坏性大等问题,导致采摘作业的效果较差、作业效率低.为此,引入了计算机图像技术,在深入研究了计算机图像技术原理的基础上,分析了计算机图像技术的成像原理,完成了采摘机器人的机械结构设计,并对采摘机器人的硬件总...     

基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分

将采集的牛胴体眼肌切面图像人工确定其颜色等级,然后通过计算机图像处理方法,分割出肌肉区域并提取出其在RGB和HIS颜色空间的颜色特征参数.设计一个以牛肉的颜色特征参数为输入、牛肉的颜色等级为输出的BP神经网络模型,通过训练,确定模型的结构参数,用测试样本对该模型进行验证.结果显示,用该模型进行牛肉颜色等级预测的正确率可达95%,耗时仅0.25s.表明利用所设计的模型可以对牛肉的颜色等级进行快速、准确的自动判定.     

基于脉冲耦合神经网络的蝗虫图像分割

由于脉冲耦合神经网络(PCNN)特有的脉冲传播特性,PCNN在图像处理与模式识别领域得到了广泛应用.为此,提出了如何用脉冲耦合神经网络(PCNN)进行蝗虫图像分割.计算机仿真表明,采用PCNN图像预处理算法,可使图像中的目标(蝗虫)易于被发现;经PCNN预处理后,相同的后续处理效果明显好于未经PCNN预处理的图像.此方法验证了PCNN在图像处理方面的功能,同时也拓展了蝗虫侦测的方法.     

基于机器视觉的杂草实时采集与处理算法的研究

随着计算机技术的不断进步,机器视觉技术在包括农业工程的各个领域的应用与研究中得到了广泛的发展,机器视觉在杂草实时采集与识别的技术研究中已成为科学工作者们的主要研究方向。为此,研究了杂草图像的实时采集、处理算法以及软件系统的开发,并利用现有的实验平台作为模拟试验系统。     

计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究

基于计算机视觉系统分析研究缺素番茄叶片的色彩图像,可以准确提取出缺素番茄叶片色彩图像的特征。对当前缺素番茄叶片色彩图像特征提取中,可以运用计算机视觉,优化设计图像处理软件,依据番茄叶片颜色特征来完成缺素番茄叶片的识别。实验表明:基于计算机视觉系统,优化设计缺素番茄叶片色彩图像特征提取软件,可提升缺素番茄叶片色彩图像分析精度(提升32.0%),准确判断提取缺素番茄叶片图像的特征。基于计算机视觉系统,进行缺素番茄叶片的色彩图像特征提取,有效提高了缺素番茄叶片色彩图像分析精度,可在实践中推广应用该技术。     

基于ARM田间无线图像嵌入式系统的研究

针对目前大面积田间管理存在的不足,应用图像处理技术与无线通信技术,设计了基于ARM田间无线图像嵌入式系统。该系统包括图像采集终端和图像监控计算机两部分。图像采集终端根据图像监控计算机的指令采集图像数据,对图像数据进行处理后,将数据通过GPRS网络传送至图像监控计算机;图像监控计算机实时接收、解压缩和显示图像数据,实现用户对现场的实时图像监控。研究设计表明,该系统具有结构简单、功耗低、可扩展性强和移动灵活等特点,特别适合大面积田间管理,具有较强的实时性和可靠性。     

计算机视觉和人工神经网络技术在花生仁外观检测中的应用

本文运用计算机视觉和人工神经网络技术对花生仁检测进行了研究。通过MATLAB对花生仁图象进行数字处理,获取相关数据和参数,建立了破损花生仁与其颜色参数之间的数学关系,并通过此关系自动识别完好与破损花生仁,探索了农产品现代检测方法和手段。     

作物数字图像获取与长势诊断的方法研究

数字图像在作物信息采集方面具有信息量大、速度快、精度高等显著的特点和优势,被广泛应用于作物生长诊断方面。以往研究集中在作物图像分析技术,对图像获取手段和获取系统的技术要求等论述较少。从建立作物图像获取系统的角度出发,在分析作物图像颜色、分辨率、格式和文件存储空间大小的基础上,总结了常用作物图像获取及分析技术在作物监测方面的应用。结果表明,作物水分及营养状况诊断多采用图像颜色特征分析的方法,常用RGB和HIS颜色模型,作物图像可以在自然光照条件下获取,镜头距离地面或作物的距离、拍摄角度、图像分辨率和图像存储格式并无定规,可用JPEG格式来存储图像,节省大量的图像存储空间。土壤和杂草等背景的识别、病虫害特征提取等方面采用颜色特征、多光谱图像、纹理特征和形状特征等方法,图像颜色分辨率从288×352像素到3 072×2 304像素可使识别目标达到80%～95%。图像分辨率高的识别效果好,但是程序用时长,图像文件占用空间大,影响图像传输速度和诊断的实时性。因此获取图像时要根据图像应用的具体情况来选择合理的图像分辨率。