标记法消除图像中大块污染区块方法的研究

噪声的消除是进行图像边缘提取等图像处理的前提条件,本文提出一种图像标记法去除图像目标区域内、外较大区域噪声（称为大块污染区块）的方法,试验结果表明该方法能够将图像目标区域内、外的大块污染区块及噪音完全消除,为后续的图像处理及图像分析奠定了基础。     

汽油机火花塞间隙图像法测量

火花塞作为汽油机点火系统的重要工作部件,其中央电极与侧电极之间的间隙值对汽油机动力性、经济性和启动性能都有显著影响。为提高工厂化生产中火花塞间隙值检验的效率和准确性,运用机器视觉和图像检测技术,对采集的火花塞原始图像依次进行二值化处理,去除孤立小目标和目标区域识别,结合图像标定结果,可实现火花塞间隙图像法测量。结果表明,被测火花塞间隙值相对误差为0.73%,说明方法可行、可靠。其算法不但可用于农业动力火花塞间隙测量,也可为类似的精确测量提供参考。     

基于大津算法连通域的松果多目标识别定位

松果识别对其产量评估、智能采摘等具有非常重要的意义.提出一种基于二值图像连通域的松果图像识别方法,首先研究松果图像RGB颜色特征规律,进行RGB颜色分量色差运算;然后选取合适的阈值对松果R-G图像进行二值化处理,初步分割果实和背景;再在图像分割时采用小面积连通域面积阈值法去除噪声的影响;最后采用连通域外接矩形法进行松果识别与统计,并计算出松果质心位置.结果表明,采用OTSU二值化分割+连通域噪音去除方法,可以清晰地分离出松果果实,松果识别平均准确率为89.6％.基于二值图像连通域的松果多目标果实识别与定位,为以后实现松果的自动化采摘提供了技术基础.     

基于自适应性的车牌定位新方法

图像中汽车牌照定位的准确与否,直接关系到自动车牌识别系统的整体性能.考虑由于时间和气候光照特性不同造成车牌图片清晰度的明显差异,提出一种新的自适应动态阈值车牌定位的算法.该方法首先分析图像的清晰度,将图像的白点数固定在一个与差分均值成正比的比例值内.然后,去除离散噪声.针对车牌区域的行和列有不同的特征,用不同的方法进行车牌横向和纵向区域的精确定位,最终找到目标车牌区域.实验显示,该方法对车牌定位的准确率达到98.7%.     

猪肉背最长肌切面图像背景去除研究

 去除猪肉图像背景常采用图像分割技术来实现。基于阈值分割理论,对特定条件下的猪肉图像,进行了不同的阈值分割方法的比较研究。通过实验比较,去除猪肉图像背景的有效方法是利用RGB图像的R分量和G分量差进行灰度化处理,再利用阈值分割法,能较好的把背景和肌肉区域分离。     

一种去除高光和阴影的桃蛀螟图像分割方法

[目的]经典的阈值分割方法(OSTU法)在桃蛀螟图像分割中会出现过度分割和错误分割.针对这种情况,提出一种去除高光和阴影的桃蛀螟图像分割方法.[方法]算法过程:第一,将图像从RGB颜色空间转换为YUV颜色空间,利用一个5次多项式转换亮度信息,去除高光.第二,将去除高光的图像在RBG颜色空间归一化,根据阈值找到图像的阴影区域.第三,利用贝叶斯公式计算每个像素的归属,实现图像分割.[结果]经过试验,取得了较好的图像分割效果.     

基于机器视觉的咸蛋在线自动分级

咸蛋在腌制过程中存在着品质上的差异,需要在出厂前进行检测和分级。在输送带上采集咸蛋的动态图像后,首先对彩色图像进行预处理:采用数学形态学运算及去除小面积对象法来确定二值图像的目标区域。根据二值图像的凸凹程度来判断目标区域是否漏光。应用搜索突变点来消除漏光区域,再用最小二乘法拟合漏光的鸭蛋图像边界,对二值图进行标记并提取单个目标区域。然后,应用彩色空间法提取图像的6个特征描述参数,采用最小误差选择法确定分类建立咸蛋品质检测模型。试验结果表明,模型检测精度达到93%以上,分级效率为5400个/h,利用模型对咸蛋进行分级是可行的。     

基于机器视觉图像的多目标提取识别

为了实现农作物图像多目标的准确识别,提出了四连通或八连通的连通域判别法.利用MATLAB的数值计算、图形处理和可视化建模以及动态仿真等功能,对黄瓜植株花朵图像预处理,去除干扰目标,对目标处理结果进行整合,进而得到多目标处理结果.结果表明该方法依据图像信息即可有效地实现多目标的分离和识别.     

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%。     

基于区域亮度自适应校正算法的脐橙表面缺陷检测

【目的】针对类球型水果表面亮度分布不均现象,传统算法难以有效直接分割水果表面缺陷区域问题,提出一种基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法。【方法】选择区域经济价值较高的纽荷尔脐橙为研究对象,对其采集原始可见光RGB图像。试验中发现R-B融合分量图像灰度呈明显双峰分布,故根据直方图信息利用单阈值法(分割阈值T1=60)去除图像背景,获得R-B目标图像;基于本文提出的一种区域亮度自适应校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,首先设定目标图像邻域窗口大小为w×w(邻域窗口大小w=13),通过对其窗口大小内较亮像素点的集合提取脐橙表面亮度信息,然后基于此表面亮度信息对去除背景的R-B目标图像进行均一化校正,经亮度校正后的图像发现其表面缺陷区域与正常组织区域灰度对比度大,宜采用单阈值法(分割阈值T=194)直接对亮度校正后的脐橙图像进行表面缺陷分割提取;最后对表面缺陷分割后的二值化图像进行面积滤波以去除杂散点及噪声。【结果】采用双峰法可在有效去除图像背景的同时完好保留目标脐橙表面信息;基于区域亮度自适应校正算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8种常见脐橙表面缺陷果,共计356幅样本图像进行亮度校正,采用单阈值法对亮度校正后的图像进行表面缺陷分割,其分割率高,整体缺陷准确识别率达到了95.8%,平均处理每幅图像耗时0.29 s。与直方图均衡化算法、基于Retinex理论算法以及基于照度-反射理论算法得到的亮度校正图像相比,本文算法亮度校正效果最优且算法简单、缺陷识别率高、计算速度快,其运算速度分别减少了0.27、0.14和1.45 s,缺陷识别率提高了2.6%—8.2%。【结论】基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法有效解决了脐橙类水果表面亮度分布不均导致的表面缺陷难分割问题,为脐橙在线精确分级提供了技术支持,也为其他类球型水果表面缺陷快速检测提供了一种新方法。     

Nanoparticle-based bio-bar codes for the ultrasensitive detection of proteins

An ultrasensitive method for detecting protein analytes has been developed. The system relies on magnetic microparticle probes with antibodies that specifically bind a target of interest [prostate-specific antigen (PSA) in this case] and nanoparticle probes that are encoded with DNA that is unique to the protein target of interest and antibodies that can sandwich the target captured by the microparticle probes. Magnetic separation of the complexed probes and target followed by dehybridization of the oligonucleotides on the nanoparticle probe surface allows the determination of the presence of the target protein by identifying the oligonucleotide sequence released from the nanoparticle probe. Because the nanoparticle probe carries with it a large number of oligonucleotides per protein binding event, there is substantial amplification and PSA can be detected at 30 attomolar concentration. Alternatively, a polymerase chain reaction on the oligonucleotide bar codes can boost the sensitivity to 3 attomolar. Comparable clinically accepted conventional assays for detecting the same target have sensitivity limits of approximately 3 picomdar, six orders of magnitude less sensitive than what is observed with this method.     

再裂区设计三因素试验结果的二次回归分析法

本文根据最小二乘原理提出再裂区设计三因素试验结果的二次回归分析法，包括建立试验指标与试验因素间的三元二次回归方程和显著性检验。此法开辟了分析再裂区试验结果的新途径，能从试验结果中提取新的重要信息，从而提高了试验结果的利用率。     

内河船载导航系统单点定位匹配方法研究

内河导航系统中,若导航目标的测量结果偏离了河道,将是一种不可接受的误差。为此提出了一种简单高效的导航系统单点定位匹配方法,该方法通过对河道进行边界数据采集,并以此作为控制点,结合 GPS 测量结果,计算出新的修正位置,然后使导航目标始终保持在河道范围内。该方法在实际应用中效果良好。     

实行粮食目标价格制度的难点与对策分析

目标价格制度对我国的农产品价格形成机制和农业补贴政策而言是一个全新的开始,同时也是一个巨大的挑战。在介绍粮食目标价格制出台背景和论述其现实意义的基础上,指出实行粮食目标价格制面临目标价格确定难、有效补贴方式确定难、具体补贴金额核定难和农民生产决策难四大问题。针对目标价格制度实施难点,提出以成本收入相结合原则确定合理目标价格、借鉴国外经验创新补贴方式、实现农业生产经营规模化、健全完善粮食期 货市场和建立消费者补贴机制等应对措施和建议。     

基于区域亮度自适应校正算法的脐橙表面缺陷检测

【目的】针对类球型水果表面亮度分布不均现象,传统算法难以有效直接分割水果表面缺陷区域问题,提出一种基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法。【方法】选择区域经济价值较高的纽荷尔脐橙为研究对象,对其采集原始可见光RGB图像。试验中发现R-B融合分量图像灰度呈明显双峰分布,故根据直方图信息利用单阈值法（分割阈值T₁=60）去除图像背景,获得R-B目标图像;基于本文提出的一种区域亮度自适应校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,首先设定目标图像邻域窗口大小为w×w（邻域窗口大小w=13）,通过对其窗口大小内较亮像素点的集合提取脐橙表面亮度信息,然后基于此表面亮度信息对去除背景的R-B目标图像进行均一化校正,经亮度校正后的图像发现其表面缺陷区域与正常组织区域灰度对比度大,宜采用单阈值法（分割阈值T=194）直接对亮度校正后的脐橙图像进行表面缺陷分割提取;最后对表面缺陷分割后的二值化图像进行面积滤波以去除杂散点及噪声。【结果】采用双峰法可在有效去除图像背景的同时完好保留目标脐橙表面信息;基于区域亮度自适应校正算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8种常见脐橙表面缺陷果,共计356幅样本图像进行亮度校正,采用单阈值法对亮度校正后的图像进行表面缺陷分割,其分割率高,整体缺陷准确识别率达到了95.8%,平均处理每幅图像耗时0.29 s。与直方图均衡化算法、基于Retinex理论算法以及基于照度-反射理论算法得到的亮度校正图像相比,本文算法亮度校正效果最优且算法简单、缺陷识别率高、计算速度快,其运算速度分别减少了0.27、0.14和1.45 s,缺陷识别率提高了2.6%—8.2%。【结论】基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法有效解决了脐橙类水果表面亮度分布不均导致的表面缺陷难分割问题,为脐橙在线精确分级提供了技术支持,也为其他类球型水果表面缺陷快速检测提供了一种新方法。     

实行粮食目标价格制度的难点与对策分析

目标价格制度对我国的农产品价格形成机制和农业补贴政策而言是一个全新的开始,同时也是一个巨大的挑战.在介绍粮食目标价格制出台背景和论述其现实意义的基础上,指出实行粮食目标价格制面临目标价格确定难、有效补贴方式确定难、具体补贴金额核定难和农民生产决策难四大问题.针对目标价格制度实施难点,提出以成本收入相结合原则确定合理目标价格、借鉴国外经验创新补贴方式、实现农业生产经营规模化、健全完善粮食期货市场和建立消费者补贴机制等应对措施和建议.     

基于近红外深度图的游泳型鱼类摄食强度实时测量

针对水产养殖过程中精准投喂难题,提出一种基于近红外深度图的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法不以目标跟踪为基础,不受养殖现场光照条件限制,无须依赖于清澈的水体与稳定背景,通过对深度数据直接处理,以最低的计算量实现鱼类前景目标提取及背景图像剔除,用新方法获取清晰的鱼类摄食图像。进而通过深度图的目标像素点总数判断抢食鱼类的数量,结合目标像素点的变化率,实时反映出鱼类摄食活跃程度;与传统的基于二维图像纹理特征的分析方法相比,该方法大幅度地降低了计算量,为养殖现场的实时测控提供了可实施方案。实验结果表明：近红外深度图不受养殖现场成像条件的限制,能以简洁的数据形式有效地表征鱼类的摄食规律,其方法对于分析在水面抢食浮性饲料,并在非摄食阶段栖息于水体底部的鱼类具有理想的分析效果。论文为鱼类行为分析提出一种新的技术手段,对精准投喂的应用具有积极的指导意义。     

尿素-SDS—PAGE测定小分子多肽相对分子质量方法的建立

试验旨在建立一种简易快速测定小分子多肽相对分子质量的SDS—PAGE电泳方法。通过改进分离胶交联度为6％,丙烯酰胺总浓度为15％,并加入6％的尿素,对所测得的多肽相对分子质量进行线性回归分析。结果表明,得到的标准曲线线性相关系数R2达到0．9938,测得条带的相对分子质量分别为9．2129kD,建立的方法操作简单、耗时短,且小分子多肽成像清晰,是一种具有很高实用价值的测定方法。     

一种新的获取海洋贝类基因组DNA的取样方法（摘要）

[目的]探讨一种新的获取海洋贝类基因组DNA的取样方法,为开展珍稀贝类的分子生物学研究提供参考。[方法]以文蛤、栉江瑶、翡翠贻贝、香港巨牡蛎、毛蚶为供试材料,以闭壳（合）肌全基因组DNA作为参考,采用常规酚-氯仿法抽提贝类贝腔液基因组DNA,使用生物光度计法、琼脂糖凝胶电泳、目的片段扩增测序验证其质量,并建立系统发育树检测其来源的真实可靠性。[结果]采用常规酚/氯仿基因组DNA提取方法获得的贝腔液DNA质量优于闭壳（合）肌DNA,蛋白质、多酚色素污染较少,完全满足目的片段扩增测序;系统发育进化树则证实了贝腔液并非外源污染。[结论]从贝腔液中获取基因组DNA是完全可行的,并可将其用于目的基因片段的扩增。     

二氧化硅生物荧光纳米颗粒的制备与应用

以荧光染料(联吡啶钌配合物)为核,二氧化硅为外壳制备了荧光纳米颗粒.电镜检测结果显示,合成的二氧化硅纳米颗粒粒径为(20±3)nm,分布均匀,形态规则.对荧光纳米颗粒进行生物修饰得到荧光探针,以DNA碱基配对原则为基础建立检测DNA的方法,利用激光扫描共聚焦显微镜研究玻片上的荧光信号和荧光强度.结果表明,该方法不仅可定量检测到4.4×10-8 mol/L的目标DNA3,而且可定性检测目标DNA3、单碱基错配DNA4及随机序列DNA5,为发展DNA检测技术提供了新的思路.