基于计算机视觉的水果大小检测方法

通过计算机视觉技术获取水果的图像，对该图像进行边缘检测等处理后，以其自然对称形态特征为依据。确定水果的检测方向，进一步检测水果的大小，试验表明，该方法检测速度快，正确率高，适用范围宽，能够满足水果自动检测要求。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。     

基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测

针对热红外图像目标与背景区分不明显、效果模糊,以及传统的Roberts、Sobel、Canny等边缘检测方法难以取得理想检测效果的特点,以玉米植株为测试对象,首次将蚁群优化算法应用于热红外图像边缘检测。该算法由初始化过程开始,进行N步迭代构造信息素矩阵,然后执行信息素过更新过程,最后图像边缘由决策过程给出。仿真实验结果表明,该算法与传统边缘检测算法相比,能够较好地得到边缘检测结果,可为农作物热红外图像处理提供一种新的方法。     

基于边缘检测的图像分割技术的研究

本文主要介绍了基于边缘检测的图像分割的相关技术,首先分析了研究目的和研究意义,然后综合国内外的研究近况,分析了当前对于图像分割技术的前景和不足。     

基于计算机视觉的茶叶色泽检测研究

我国茶叶种植面积和产量均为世界第一,是特色农业的重要组成部分;但我国茶叶品质检测体系不完善,分级技术水平不高,影响了产品在国际市场上的竞争力。传统的茶叶分级是由人工分析判断,具有较大的局限性。计算机视觉是一种新型的图像处理技术,已经应用于茶叶品质分析。为此,将拍摄的茶叶和茶水图像进行预处理、灰度化和阈值分割,获得目标轮廓并分析颜色特征,并通过建模集样本确定用于色泽检测的特征量,然后对检验集样本进行色泽检测。结果表明:检验集中被错误识别的茶叶种类极少,总体的识别准确率达到9 0%,为准确评价茶叶的色泽品质提供了技术支持。     

基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究

植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。     

基于模式识别的图像检测算法的研究

本文阐述了在图像检测系统设计中运用模式识别的检测算法研究,主要检测零件加工质量,获取图像检测结果,以提高识别效率。关键技术是零件图像参数的精确提取和识别。通过阈值对灰度图像进行二值化,再对处理后的图像进行平滑与增强,采用Canny算子进行图像边缘检测,借助特定模式识别方法,进行智能判别。软件调试结果说明,上述算法在零件加工质量检测中可以获取高效、精确的结果。     

基于计算机视觉的芒果检测与分级研究

针对目前芒果的外观品质分级主要采取人工方法所存在的不足,提出了一种基于计算机视觉和极限学习机神经网络(ELM)模型的芒果分级方法。首先,利用图像处理方法对拍摄的芒果图像进行预处理;然后,根据芒果的外观特征提取芒果面积、等效椭圆长短轴之比、H分量均值和缺陷面积所占百分比4个特征参数,作为模型的输入向量,并以芒果的3个等级级别为模型输出向量。在模型的建立过程中,采用粒子群优化算法(PSO)对ELM随机给定的输入权值矩阵和隐层阈值进行寻优,最后以实验获得的数据对模型进行训练和测试。结果表明:使用粒子群算法优化后的极限学习机模型(PSOELM)与单纯的ELM、传统的BP和SVM相比,具有更高的分级精度,为水果的等级分级提供了一种新的方法。     

基于改进Sobel算法的叶片图像边缘检测

采用数字图像处理技术对叶片图像进行边缘检测,主要研究了基于Sobel算子的叶片边缘的检测方法。在对图像进行灰度化和滤波去噪等预处理的基础上,增加了6个方向模板对Sobel算子进行改进。试验证明,该方法有效解决了Sobel算子边缘检测时边缘过粗的问题,得到的边缘较细,精确度提高了13.6%。     

基于计算机视觉的鸡蛋裂纹检测方法研究

为了提高鸡蛋壳裂纹检测的准确性和效率,综合应用了计算机视觉技术,实现对鸡蛋表面裂纹的检测。在利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像后,采用同态滤波、BET算法、fisher等改进型图像处理技术,提取裂纹特征并判决。试验结果表明,模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了98%。     

基于机器视觉的种子质量检测新型算法

在分析已有区域标记算法的基础上,提出了一种新的二值图像连通区域准确标记算法。顺序扫描和标记二值图像的各个像素点,准确判断标记过程中出现的标记冲突,并建立标记冲突的模型,在算法中增加回溯扫描算法,消除标记冲突引起的标记误差。实验证明:该算法可以准确地标记出各种形状的连通区域,与已有算法相比,扫描重复率低,运行准确,速度快,具有很好的应用前景。     

基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤。针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法。首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割。实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75%、83.73%和85.66%。其中,以ResNet-101作为主干网络的模型与Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点。本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考。     

基于图像形态学的球形果实品质检测研究

图像表态学是近年来新兴的，以形态为基础的，对图像进行分析的数学工具。分析了图像形态学在图像处理中的优点，对图形态学的基本运算及其作用做了简便的介绍，以苹果为例，探讨了应用图像形态学运算实现球形果实缺陷和形状的检测技术，最后对实验结果进行了分析。     

基于计算机视觉的大米外观品质检测

开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统，采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图像，对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了统计和检测方法研究。提取了米粒的面积、周长等10个特征参数作为整精米检测特征，并进行了主成分分析，确定了判别整精米的优化阈值。检测试验结果表明：裂纹米粒识别的准确率为96．41％；垩白米粒识别的准确率为94．79％；整精米识别的准确率为96.20%。     

基于计算机视觉的花生霉变程度检测

花生是重要的油料作物,且富含蛋白质和维生素,具有很高的食用价值。黄曲霉和寄生曲霉能引起花生的霉变,产生强致癌物质黄曲霉素,对人类健康产生严重的威胁。通过对霉变程度的检测,可以为霉变花生的清选提供条件,极大地提高花生食用的安全性。为此,基于计算机视觉技术,用相机拍摄花生的图像,采用维纳滤波处理去除噪音,用B分量进行图像分割后获得目标区域图像。选用H颜色分量作为反映花生霉变程度的特征参数,根据设定的阈值评判霉变等级。该方法对花生霉变程度检测的准确率超过93%,处理单张图像耗时1 s,可以满足实时检测的要求,为花生的在线分选提供了技术支撑。     

基于机器视觉的金银花图像识别处理算法研究

运用机器视觉和图像处理的方法可实现金银花的自动化采摘,提高采摘效率.首先通过摄像机对金银花进行图像采集,将采集到的金银花图像进行中值滤波处理,有效消除图中的噪音;然后对金银花图像进行RGB和HSV颜色分割,找出金银花与背景区分最明显的分量B;再对分量B进行阈值分割处理,设定阈值,将金银花从背景中提取出来,运用形态学运算...     

基于边缘检测的数字图像拼接实现研究

图像拼接在天文图像处理、日常照片扩展、大型图像的获得等方面应用极其广泛,是地理、人文、科技发展的重要标志.本文采用基于特征的图像拼接算法,利用Canny算子进行边缘检测提取数字图像特征,通过图像预处理(去噪,边缘提取,直方图处理等)、图像配准、图像重构融合等操作,在Matlab平台下实现两幅大小一样、光照条件一致的灰度...     

基于计算机视觉技术的双黄鸡蛋检测系统研究

随着生活水平的提高,人们对禽蛋的品质日益关注。双黄蛋由于营养丰富而备受消费者青睐,其商业价值远超普通的单黄蛋。为此,建立了一个基于计算机视觉技术的双黄鸡蛋检测系统。该系统通过提取鸡蛋的蛋形尺寸、蛋黄特征和蛋黄指数等特征,实现利用建立的关系模型完成双黄鸡蛋的识别检测,正确识别率可以达到95%以上。     

基于计算机视觉的摄像机标定矩阵算法

非接触测量系统是计算机视觉系统中的典型应用,而摄像机标定矩阵是非接触测量系统中的重要研究内容。本文在介绍几种的摄像机标定矩阵算法的基础上,根据给出一种基于摄像机成像模型的矩阵标定方法。实验表明,该方法操作简单,标定快速准确。