重叠苹果果实的分离识别方法

针对苹果采摘机器人重叠果实识别误差较大的问题,设计了一种分离识别方法。首先在苹果图像分割获取其二值果实区域的基础上,基于横、纵投影图实现重叠形态果实的判别,而后基于边缘曲线通过SUSAN算法检测果实轮廓上的角点,再通过迭代腐蚀和瓶颈准则挑选重叠果实的分离点,并采用Bresenham算法连接分离点实现重叠果实的分离。提取分离果实边缘曲线的有效轮廓后,通过改进的随机Hough算法拟合果实圆心及半径。最后选择15幅重叠果实区域二值图像,通过不同角点检测计算结果的比较,验证了SUSAN算法相比于其他角点检测方法更为有效;通过改进的随机Hough算法识别11幅图像中的21个果实,其圆心相对误差平均值、半径相对误差平均值和相对偏差平均值分别为6.90%、4.12%和6.07%,比传统Hough算法分别低4.03、2.75、1.14个百分点,说明改进的随机Hough算法得到的拟合圆更接近实际苹果果实区域。     

苹果果实的采收方法

<正>果实采收是苹果园一个生长季生产工作的结束,同时又是果品储藏或运销的开始,如果采收不当,不仅使产量降低,而且影响果实的耐储性和产品质量,甚至影响来年的产量。因此,必须对采收工作给与足够的重视。1采收期的确定1.1果实成熟度。根据用途不同,果实成熟度有3种表述方式。1.1.1可采成熟度。这时果实大小已长定,     

苹果果实轮纹病的防治方法

烂果病是果树生产中最重要的病害，而果实轮纹病是引起果实烂果的重中之重。果实轮纹病从幼果期侵入幼果，并且在果内一直潜伏，到近成熟期大量发生，贮藏期继续发生的病害。一个果园烂果率为30％是常见的，有的烂果率甚至高达80％以上。典型果实轮纹病表现在果皮上以皮孔为中心、形成颜色深浅不一的轮纹、向四周扩散、呈淡褐色或褐色，并有褐色粘液溢出果实，病斑发展迅速，在高湿适温条件下，几天内即可使全果腐烂，常发出酸臭的气味，病部中心表皮下逐渐散生黑色小粒点（即分生孢子器）。     

一种基于信息融合苹果果实世界定位方法

构建由Kinect设备、差分GPS设备和陀螺仪组成的信息获取系统,推导RGB图像中苹果果实世界坐标的计算方法。利用Kinect设备获取果园果树RGB图像和深度图像,差分GPS全球定位系统和陀螺仪分别获取Kinect相机位置信息和姿态信息。融合RGB图像和深度图像,利用相对位置定位模型,计算苹果圆心相机空间坐标,融合相机位置信息和姿态信息,利用空间三维坐标转换原理,建立绝对位置定位模型计算苹果世界坐标,对每个果实进行世界空间位置唯一标定。结果表明,果实相对平均定位误差0.035 m,果实绝对定位经度误差0.117 m,纬度误差0.437 m,海拔误差0.145 m。     

基于线结构光视觉的番茄重叠果实识别定位方法研究

为实现番茄自动化采收,针对温室光照条件多变、背景复杂及果实簇生遮挡的特征,构建了基于线结构光视觉的番茄果实识别定位视觉系统,并提出了一种针对簇生重叠果实的区域分割方法。在(2R-G-B)色差模型下利用动态阈值分割,提取成熟果实区域;计算亮度渐变梯度向量,采用灰度重心法提取结构光条纹中心线;基于线结构光立体测量原理,在光条纹扫描视场过程中实时获取成熟果实表面三维信息,并映射形成果实表面与相机光心距离深度图像,实现簇生重叠果实区域的立体分割;基于果实表面激光条纹点空间坐标拟合果实外接球体,获取果实形态和空间坐标信息;试验结果表明,视觉系统单次识别测量耗时2.8s,果实直径测量误差小于6mm,果实与摄像机中心距测量误差小于8mm。     

基于改进U-Net网络的苹果叶部病害语义分割方法

针对自然条件下苹果叶部病斑分割与识别效果欠佳的问题,本文提出一种融合条件随机场和卷积块状注意力模块的苹果叶部病害语义分割模型,实现苹果叶部锈病、褐斑病、灰斑病及斑点落叶病的病斑准确分割和识别。本文在U-Net模型基础上,使用ResNet50为骨干网络防止梯度消失问题,并分别在跳跃连接分支与上采样层加入卷积块状注意力模块,减少训练过程中的分割精度损失,融合Dice Loss和Focal Loss降低损失波动,最后利用条件随机场优化分割结果,获取病斑掩模图像,实现对苹果叶部病害语义分割。本研究在自制苹果叶部病害数据集上进行试验,分析了光照、阴影及水滴等因素对分割结果的影响。试验结果表明：本文构建的语义分割模型相比传统U-Net模型,平均分割精度(mIoU)提升8.24百分点,平均分类精度(mPrecision)提升11百分点,类别平均像素准确率(mPA)提升6.09百分点,受光照不均、雨滴的影响更小,具有更好的鲁棒性和可靠性。     

苹果果实主要生理病害及防治方法

正苹果在生长发育过程中,由于缺少某种微量元素,或受不良环境条件的影响,果实的正常生长会受到干扰和阻碍,在外观上出现异常,此症状被称为生理病害。生理病害不传染,一旦致病原因消除,症状很快便可消失,苹果果实的主要生理病害有以下几种。1苦痘病1.1症状     

基于改进K中值聚类的苹果病害叶片分割方法

针对复杂背景下的苹果病害叶片分割问题,提出一种基于改进的K均值聚类的苹果病害叶片病斑分割方法。首先将原始叶片图像由RGB(R为红,G为绿,B为蓝)颜色空间转换到Lab(L为亮度,a为从洋红色至绿色的范围,b为从黄色至蓝色的范围)颜色空间,然后在Lab颜色空间中利用ab二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,利用数学形态学中的开闭交替滤波方法对聚类后的灰度图像进行校正,最后得到图像病斑。对3种常见苹果病害叶片图像进行分割,并与其他分割方法进行比较。结果表明,该方法效果好,其误分率为8.41%。     

自然环境下杨梅果实图像的分割方法研究

为解决自然环境下杨梅果实图像难以准确分割的问题,提出了一种基于同态滤波算法进行杨梅图像分割的方法。通过分析杨梅果实的颜色特征,基于RGB颜色空间采用R-G色差分量处理杨梅果实图像,并进行二值化,采用形态学及连通区域标注统计法,消除可能存在的图像噪声,从而去除树叶等大部分背景;然后通过计算区域最小外接矩形的长宽比来判断区域内是否还存在枝叶,以此考虑是否需要进一步分割。在进行下一步分割前,为了消除光照不均的影响,在HSV颜色空间中,采用同态滤波图像增强的方法对亮度V分量进行增强,实现光照补偿。最后,继续基于RGB颜色空间采用R-G色差分量,应用Otsu分割法来细分割剩余的枝叶等部分,实现杨梅果实图像的分割。结果表明:本研究算法能够有效地将杨梅从背景中分割出来,分割误差Af的均值仅为2.26%,与直接采用Otsu分割算法的分割误差Af的均值25.23%相比,降低22.97%。与没有同态滤波过程的图像分割算法的分割误差Af的均值18.12%相比,降低15.96%,从而验证本研究算法的有效性。     

利用数码相机测定苹果果实着色方法的研究

本研究提出的方法可用于测定田间、树上果实或在室内测定已采摘的果实,其原理是在生长发育期,苹果果实颜色主要涉及红色和绿色,利用数码相机拍照获取苹果果实的图像,利用软件对图像进行处理可得到表示果实红色的R值、表示果实绿色的G值,以及反映果实亮度的L值,以R/G比值(或者R/L比值)可表示苹果果实着色状况。在三个苹果品种上检验,结果表明一天内不同时间的测算结果重复性好;在12个苹果品种上进行实验,结果表明R/G比值小时果实为绿色,R/G比值大时果实为红色,其分界值大约是1.12,R/G比值≥1.55时果实着色好,R/G比值与果实颜色存在直观对应关系;在果实发育期对果实进行动态测定,结果表明随着果实着色增强,R/G比值增大,R/G比值是表示苹果果实着色状况的一个理想指标。R/L比值也可以表示苹果果实着色,R/L比值小时果实为绿色,R/L比值大时果实为红色,其分界值大约是1.14,R/L比值≥1.34时果实着色好。     

套袋方法对新红星苹果果实品质的影响

套袋方法对新红星苹果果实品质的影响张艳芬王少敏赵红军刘嘉芬刘寄明（山东省果树研究所泰安２７１０００）果实套袋是促进果实着色、提高果面光洁度、防止农药污染、降低农药残留、改善果实品质的重要措施之一,已广泛应用于国内外苹果生产。但目前关于新红星苹果果实套...     

基于U-Net模型和FCM算法的番茄穴盘苗重叠幼叶分割方法

针对传统方法对番茄穴盘苗重叠幼叶图像分割精度较低、背景剔除困难的问题,提出一种基于U-Net模型和模糊C均值聚类(FCM算法)相结合的图像分割方法。首先用ExRG法对图像的背景进行剔除,得到待分割幼叶的主体区域,对图像进行预处理。其次建立数据集,训练网络模型,用预训练的U-Net模型分割幼叶主体区域,提取其过渡区域;同时用FCM算法分割幼叶主体区域,提取其过渡区域。然后结合FCM算法分割得到的过渡区域和U-Net模型分割得到的过渡区域,得到重叠叶片的最终分割结果。最后,为了得到精准的评估结果,将重新连接的过渡区域进行填充,并与其他文献所述的算法进行对比分析。结果表明,所提出的基于U-net模型和FCM算法对穴盘苗幼叶轮廓分割的结果更加准确,泛化性更强。证明对番茄幼苗叶片图像分割的有效性,为幼苗生长状况的检测研究提供了支持。     

苹果果实中总黄酮的提取方法优化研究

本文采用正交实验的方法，以苹果果皮总黄酮得率为考察指标，对影响苹果皮总黄酮提取方法的因素进行了探讨，得出了苹果皮总黄酮提取的优化条件，并测定了苹果果皮中总黄酮的含量。结果表明，苹果果皮总黄酮提取的最佳实验条件为：水浴温度为65℃．乙醇浓度为65％，提取时间为2h，围液比为1：20，总黄酮得率为3．66％。     

苹果果实套袋技术

我国已经加入世界贸易组织,苹果能否走出国门,出口创汇,关键在于苹果的质量.苹果果实套袋是生产优质、高档、无公害果品的重要技术措施之一.实践证明,套袋是一项投资少,效益高、操作简便、易于推广的实用新技术.     

螽斯为害苹果果实

螽斯属直翅目昆虫,多取食禾本科植物的茎叶,为害苹果果实的现象尚属少见,在国内的有关资料中也鲜有报道.笔者曾于6月下旬在灵宝市苏村乡宋峪村一个3公顷的果园内,发现螽斯啃食苹果果实现象严重. 该果园地处海拔800米的山区,于1993年建园,多为矮化树.园内杂草丛生,适宜螽斯生存.据现场调查,螽斯成虫正值危害盛期,多在傍晚、清晨活动,白天在苹果枝条上、草丛中栖息,个别成虫仍会取食果实.早在5月中旬,螽斯若虫开始啃食幼果,虫口随果实生长扩大并愈合,但己失去商品价值.果实受害率一般为15%左右,最高达30%,果实被啃食掉1/5-4/5.园内,新红星、富士品种受害重,秦冠较重.     

苹果果实的后期管理

对于苹果果实的管理,在做好保花保果、疏花疏果、果实套袋等前期管理的基础上,还应做好适时除袋、摘叶转果、铺反光膜等后期管理,才能确保全园优质丰产.     

基于有限元的内腐蚀管道极限压力计算

利用有限元软件,采用幂硬化随动强化材料模型、缺陷正交面切割法和模型完全六面体单元网格化方法,建立了数值分析模型,在规范B31G的基础上求得准确度更高的内腐蚀管道极限压力拟合公式,并用实际算例对其进行了验证.     

苹果果实裂果研究进展

综述了国内外苹果果实裂果的研究进展,从裂果发生的症状与时期、果实的解剖结构、水分条件、土壤条件、树体管理等方面阐明了苹果果实裂果发生的机理。结果表明：表皮细胞大、果实角质层薄,易于裂果;果实生长前期土壤含水量不足,果皮发育受到影响,果实发育后期久旱逢雨,果肉细胞迅速增大,易造成裂果。缺钙、钾矿质元素,易产生裂果。并提出了预防苹果果实裂果的技术措施。     

基于视觉注意机制的黄绿色苹果图像分割

针对近色背景黄、绿色苹果图像难以分割的问题,设计了一种基于视觉注意机制的分割方法。首先基于RGB(Red,Green,Blue)采集图像将R-B、2R-G-B色差分量分别作为黄、绿色苹果图像的颜色特征分量,采用基于频率调谐的显著检测模型(Frequency-tuned salient region detection,FT)算法提取以光线正常区域为主的显著图,然后通过基于标记的分水岭算法处理原图像,再用FT算法提取以高亮区域为主的显著图,将2部分显著图分别进行自适应阈值分割,去除小面积等操作获取其二值图像,最后将2个二值图像合并,由此获得黄色和绿色苹果的果实区域。最后进行本研究方法效果图的主观判断和基于分割误差(Af)、假阳性率(FPR)、假阴性率(FNR) 3个评价指标的定量分析。结果表明该方法能更有效地分割出黄、绿色苹果果实,Af、FPR、FNR分别为8. 1%、10. 56%和10. 18%。     

基于图像分割的苹果叶片几何参数计算

针对传统方法和叶面积仪法测定作物叶面积、叶长、叶宽等参数费时费力,成本高等问题,提出苹果叶面积、叶长、叶宽和周长的图像测定法。首先采用颜色空间转换法转换RGB(红、绿、蓝)图为HIS(色调、亮度、饱和度)图,并以大津法(Otsu)阈值色调(H)获取二值图像;再根据二值图中苹果叶边缘像素坐标分布特征,计算叶长、叶宽和叶周长,根据苹果叶片像素数计算叶面积;最后对叶长、叶宽和叶面积的计算值与实测值之间进行均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)计算,并以测定硬币周长的方式验证周长算法。结果表明:苹果叶面积、叶长、叶宽的RMSE值分别为0.58cm~2、0.46和0.10cm,R~2值分别为0.99、0.93、0.97,测定的1元、5角、1角硬币的周长分别为7.68、6.42和6.10cm。RMSE取值较小和R~2取值较高表明叶面积、叶长和叶宽算法结果可靠,周长算法验证结果表明周长计算值与实测值之间差异较小。