基于计算机视觉的组培苗无菌检测系统硬件开发

介绍了一种基于计算机视觉的组培苗无损检测的硬件系统组成,该系统主要由输送装置、视觉系统、均匀照明室三部分组成,输送装置可以双行输送,把培养瓶1个表面快速呈献给视觉系统;视觉系统采集组培苗的图像信息送至计算机的内存进行处理;照明室可以为CCD摄像机提供稳定、均恒的光源,保证图像的清晰,初步试验表明了该系统的可行性。     

基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统硬件设计

介绍了基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统的硬件组成，该系统主要取样传送机构，均匀光照室和视觉系统3部分组成，取样传送机构可吸取任意检测点的粮食样本，并自动单层呈现给视觉检测系统，光照室可为CCD摄像机的视区提供均匀，恒定的无影光照；视觉系统可实时采集粮食样本的序列图像信息，并由计算机进行处理与识别，现场试验验证了该系统的可行性。     

计算机视觉苹果分级系统

回顾了计算机视觉技术在苹果品质检测和分级中应用的进展,提出了计算机视觉苹果高速分级的系统模型。计算机视觉苹果分级系统可以对苹果的外部缺陷、色泽、尺寸和形状进行全面的检测,在此基础上,可对苹果进行高速和精确的分级。     

农业田间害虫实时检测系统的硬件设计

介绍了农业田间害虫实时检测系统的硬件组成,即诱集致昏缓冲机构、分散传送机构、均匀光照系统和图像采集系统。诱集致昏缓冲机构可自动诱集和致昏田间害虫,并以合适的速度落入指定的位置;分散传送机构能自动调整害虫姿态,并使害虫平稳送入CCD视区;光照系统可为CCD摄像机的视区提供均匀和恒定的无影光照;图像采集系统可实时采集害虫的序列图像信息并送至计算机内存进行处理。通过现场试验,验证了该系统是可行性的。     

牛肉图像采集光照系统的设计与研究

研制了一种用于牛肉自动分级机器视觉系统的图像采集照明装置。该装置根据系统的照明要求,选取LED灯作为照明设备的光源,采用漫反射式的点阵光源方式进行照明。通过正交试验对系统参数进行优化,运用数字技术对照明系统的光照均匀性和照度进行分析。试验结果表明：光照强度随着LED灯的排数和数量的增加而增大,但光照均匀性受试验条件的影响较小;在最佳参数条件下,该装置可以使被测对象获得均匀且具有一定强度的照明效果.     

基于计算机视觉的葡萄检测分级系

设计了一套基于计算机视觉的葡萄检测分级系统,包括驱动装置、输送机构、夹持机构、图像采集与处理系统和分级控制系统,葡萄以悬挂方式连续输送,两个CCD摄像机在外触发模式下实时采集葡萄的两面图像.基于RGB色彩空间计算果面着色率,采用投影面积法和果轴方向投影曲线计算果穗大小和形状参数,进而实现葡萄外观品质分级.选用20穗巨峰葡萄进行3次分级试验,与人工分级对比,颜色和大小形状分级的准确率分别为90%和88.3%,同时在分级过程中不会对葡萄造成损伤.     

猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验

目前市场上存在的猕猴桃分级机械主要是针对质量特征进行分级的大型机械,而消费者在购买猕猴桃时往往更注重它的外观品质,且大型设备难以在以农户小规模营销为主的市场环境下得到普及。为了实现猕猴桃外观品质的自动分选,适应广大猕猴桃种植农户的需求,设计了一种基于机器视觉的小型移动式猕猴桃外观尺寸在线检测与分级系统。该系统主要由输送机构、检测机构、分级执行机构和控制系统组成。输送机构采用倾斜式输送带方案,结构简单,便于实现猕猴桃的输送和分级;检测机构采用图像处理的方法得出猕猴桃的大小等级信息;分级执行机构借助猕猴桃的重力与旋转磁铁的开合实现猕猴桃的分离。对样机进行了试制和验证试验,结果表明:该系统的平均分级成功率为96.3%,单个猕猴桃分级时间约为2.5s。该猕猴桃检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供了基础和依据。     

基于计算机视觉的苹果水心病无损在线分级系统

对苹果按照水心病患病程度进行无损在线分级对于苹果采摘机器人具有重要的意义。在苹果园中,利用无损在线检测出轻度患有水心病的苹果果实并优先采摘,以避免因患病苹果烂掉而造成经济损失,构建了基于计算机视觉和高光谱技术的苹果水心病患病程度无损在线分级系统。本系统以西北农林科技大学白水苹果试验示范站的秦冠苹果为研究对象,采集苹果果实的高光谱图像和果面图像,对苹果图像进行压缩感知预处理和计算机视觉特征提取,并使用支持向量机算法根据苹果图像的计算机视觉特征来对苹果的水心病患病程度进行分级。实验表明:该系统对苹果水心病的分级准确率可以达到78.2%。与人工对苹果水心病分级相比,该系统不依赖于农业专家对苹果水心病特征的丰富知识,不受农业专家的主观影响。本系统作为苹果采摘机器人的一个模块可以为苹果的采摘行为提供指导,降低了人工成本,提高了经济效益。     

苹果自动分级中计算机视觉信息处理技术的研究

在VC 开发环境下系统对苹果自动分级中计算机视觉信息进行处理,提出了一种苹果分级的R通道方法,对苹果视觉信息进行区域标记。实验结果显示,该方法可满足实际应用的要求。     

苹果分级机输送与翻转机构设

阐述了苹果定位和翻转的实现方法与原理.设计了一种苹果专用输送机构,该机构在输送苹果的过程中完成苹果的定位,并实现不同直径苹果以近似相同的角速度均匀翻转,以便苹果分级机进行图像采集和处理.实验表明,该机构能够完成苹果的定位和翻转,图像采集结果能够满足分级要求.     

山地果园链索运送装备运动传感系统设计

为获取山地果园链索运送装备工作过程中的牵引链索运动状态,采用混合滤波算法设计了一种基于图像实时采集技术的运动传感系统。利用两组高速工业相机对轴向运动的牵引链索进行捕捉,通过Cortex-A9控制板融合混合滤波算法与自适应阈值二值化对图像进行处理,实时识别牵引链索的空间位置变化。试验结果表明:所设计的运动传感系统可以快速准确获取链索运行状态,图像采集与处理的运算速度能够满足链索实时控制的要求。本研究为链索类运送装备的运动采集与数据处理提供了参考。     

智能汽车实时图像处理系统设计

针对实时目标检测、识别问题,应用MPC5200为核心的高性能运算处理器,设计了一种高帧频、大视场的智能汽车实时图像处理系统。阐述了实时图像处理系统的硬件组成、工作原理和图像处理算法。在对目标检测识别算法的实验分析基础上,开发了实时图像处理软件,实现了视频图像的采集和图像目标的实时处理。该系统对目标的检测、识别能力达到了智能汽车的实时性要求。     

采摘机器人移动果实目标跟踪研究——基于云存储和无线传感器网络

提高采摘机器人对运动目标的定位能力是提高机器人采摘精度的重要途径,但对于运动果实目标的跟踪和识别需要实时处理大量的图像数据。为有效处理并利用无线传感器实时采集待采摘果实图像,提出了一种基于Hadoop云平台的图像并行处理方案。为了验证方案的可行性,设计了具有运动图像采集和无线传感网络传输功能的采摘机器人,并搭建了基于云存储并行计算的图像抓取平台,利用无线传感器采集的果实图像资源作为原始数据集,对运动待采摘目标进行了图像识别。实验结果表明:采用该方案可以成功地获取运动果实的位置信息,且采摘机器人成功采摘率较高,对于高精度采摘机器人的设计研究具有重要的意义。     

野外非结构化环境下番石榴视觉三维感知研究

自然环境下的番石榴与背景颜色相似,视觉特征稀缺,光照条件复杂,对其进行准确的识别和测量是一项具有挑战性的工作.为此,结合全卷积神经网络与双目立体视觉原理,基于具有强鲁棒性的图像分割算法及高精度视觉三维测量算法,构建了适用于野外番石榴采摘的实用和稳定的视觉算法框架.试验结果表明:图像分割的均交并比为85.3％,双目视觉系...     

基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法

猕猴桃自动采摘机器人研究中,为了自动获取目标果实的空间坐标,提出了一种基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法。首先利用Kinect传感器的红外投影机和红外摄像机获取深度图像,利用彩色摄像机获取RGB图像,根据彩色图和深度图对应关系,转换成深度坐标;然后通过Map Depth Point To Skeleton Point函数得到以红外摄像机为原点的坐标系坐标。实验表明:该方法能够有效获取猕猴桃目标果实的空间坐标,其定位误差小于2mm。     

胡萝卜缨果拉拽式分离装置设计与试验

为了获得胡萝卜缨果拉拽式分离装置最优设计参数,以获取最佳分离效果,建立了拉拽式缨果分离装置运动学模型,定性分析了相关参数对拉拽杆运动学特性的影响。设计了胡萝卜缨果拉拽式分离试验台并进行了缨果分离正交试验,经分析发现拉拽杆的转速对胡萝卜缨果分离效果影响最大,拉拽杆与输送带的夹角对胡萝卜缨果分离效果的影响显著;同时得到了胡萝卜缨果分离装置的最佳参数组合:拉拽杆转速为200 r/min、输送带线速度为1.2 m/s、拉拽杆与输送带夹角为40°,此时缨果分离的一致性为97%,成功率为94%,损伤率为7.7%。     

水果机器视觉自动分选机同步控制系统设计

基于RS485总线和CAN总线混合网络,采用模块化结构,设计了水果机器视觉自动分选机同步控制系统,实现了水果流动态位置的实时检测、水果流等转角动态序列图像的自动采集、已定级水果动态位置的连续跟踪、水果等级信息与其实时位置的动态配准,以及水果在不同等级卸料出口的自动分级卸料.试验表明,该系统能可靠完成水果机器视觉自动分选机的同步协调控制,并具有良好的工作可靠性、同步准确性、配置灵活性和可扩展性.     

基于计算机视觉的储粮活虫检测系统硬件设计

设计了基于可见光-近红外计算机视觉的储粮活虫检测系统,该系统主要由粮虫自动分离子系统、粮虫传输子系统、光照箱、图像采集子系统4部分组成。粮虫自动分离子系统可从粮食样本中快速、有效地分离出粮虫,并进行自动除尘;粮虫传输子系统可准确接收筛下物,并输送采集盒到图像视觉采集部分的正下方以供图像采集;光照箱可为采集盒中的筛下物提供均匀的可见光-近红外波段的漫反射光;图像采集子系统可同时采集筛下物的近红外图像和可见光图像。系统对危害严重的9类储粮活虫的筛分率达到96.06%。实验验证了该系统的可行性。