基于主动形状模型的苹果果形分级研究

苹果果形是评价苹果品质的一个重要指标。为提高果形判别的准确度和效率，首次采用主动形状模型(ASM)的方法进行苹果形态分级。根据试验确定苹果轮廓特征点数为36时为最佳特征点数，然后对不同形状的苹果进行计算机自动标定、校准，运用主成分分析法获取不同形状的苹果模型，并将模型与实际苹果进行灰度匹配，提取像素数目比等特征参数，实现苹果分级。应用结果表明，该方法对苹果果形的判别准确度高达95%，且直观性强、鲁棒性好，具有较好的灵活性。     

果实形状的计算机识别方法研究

在综合分析果实形状的基础上，提出用6个特征参数表示果形，这6个特征参数分别为半径指标、连续性指标、曲率指标、半径指标的对称性、连续性指标的对称性、曲率指标的对称性。首次将参考形状分析法用于果形判别，利用人工神经网络对果形进行识别和分级。结果表明，用提取的特征参数和果形识别技术，计算机视觉与人工分级的平均一致率在93%以上。     

图象识别AGVS自动在线专家系统设计

该文介绍了一种产生式规划计算机专家的设计，该专家系统应用于有线图象识别式自动引导车辆系统启动后的自动在线及其行驶过程中掉线后的重在线，重点论了专家系统产生式规则的定义及自动在线机理，有关分析方法可供研究其它机动车辆进行路自动预瞄与跟踪的参考。     

呼叫中心与专家系统耦合的农业知识获取方法

为了满足全国各地农民借助于农村普及率高的电话获取农业知识的需求,该文综合利用呼叫中心平台和专家系统开发技术,设计了一种呼叫中心与专家系统耦合的农业知识获取方法.该方法采用呼叫中心的数据库触发器技术与专家系统的事件监听器技术相结合的方案,实现了呼叫中心的IVR流程对专家系统知识库的自动调用,而无需为呼叫中心重新设计推理算...     

基于GIS的中国土壤分类专家系统设计

土壤系统分类以定量化指标划分土壤类型,为土壤自动分类系统的建立提供了依据;地理信息系统(CIS)的应用扩展了土壤空间信息表达的能力,为实现土壤分类自动制图提供了手段。本文着重模仿专家的思维过程,探讨如何实现土壤自动分类。(1)采用面向对象的方法表达专家经验规则、诊断层和诊断特性知识,并在此基础上提出了决策树的构造方式和推理方法;(2)从土壤系统分类专家的知识表示和推理机的构建两个方面,提出了土壤分类专家系统(SCES)的体系结构、土壤自动分类与地理信息融合的方法和基于GIS和专家系统(ES)的土壤自动分类检索系统的框架结构。     

基于机器视觉的马铃薯自动分级方法

为了实现马铃薯的自动分级,设计了基于V型平面镜同时获取三面图像的马铃薯机器视觉分级系统,并提出了相应的分级算法。根据大小特性,提出基于最小外接柱体体积法的马铃薯大小分级检测方法;根据外形特性,采用最长径外接矩形的宽高比法,实现了类圆形、椭圆型以及长型马铃薯的分类;根据马铃薯缺陷特点,分别提出以缺陷面积大小作为判别准则的孔洞、干腐马铃薯判别方法,以外接矩形对角线长度作为判别准则的机械损伤马铃薯判别方法和基于交叉法的发芽、畸形马铃薯检测方法。最终马铃薯的分级正确率为91.0%。试验结果表明:基于机器视觉的马铃薯自动分级检测方法可行,可用于马铃薯外部品质的在线检测。     

“面向对象的冬小麦产量预测专家系统（OOWFE）”的研究

对面对象的冬小麦产量预测专家系统（简称“ＯＯＷＦＥ”）,采用面向对象的程序设计语言（Ｃ＾＋＋）,所有因子的描述采用知识类型－原型类存储,将涉及产量因素的专家知识分类,规约成统计型、指标型和经验型三类知识原型,经过系统推理机制自动推理。形成冬小麦产量预测专家系统。该系统在与用户交互中实现专家系统的功能,系统预测准确率可达９０％。     

规模化蛋鸡场现代化生产管理系统的建立与应用

为建立一个我国规模化蛋鸡场适用的生产管理系统，综合运用了多媒体技术、网络化管理、人工智能和自动化监控技术方法。通过人工神经网络与专家系统有机结合，改进鸡疾病专家系统；创建免疫接种备忘系统。由生产统计、生产计划、饲料配方、饲料库存、免疫接种和鸡病诊断专家系统构建成网络化软件系统。各子系统在数据库级别上达到企业数据资源的共享和利用，也可根据用户应用需求单独使用其中的子系统。同时，利用传感器、工控机和摄像机对鸡舍环境实行全方位的温湿度监测、移动摄像和鸡舍设备自动控制，实现鸡场远程管理。结果表明：系统高度集成，运     

图像形态学在苹果自动分级视觉信息处理中果梗判别与边缘检测中的应用

首先指出果梗判别在苹果自动分级系统中的研究意义,进而列出到目前为止较有代表性的四种判别果梗的方法,每种方法均有其优缺点,在此基础上提出了利用图像形态学可以更好地进行果梗判别,同时还能检测边缘,最后对该算法进行了系统评估,并为提高处理速度进行了的改进。     

基于胚部区域特征的麦粒姿态自动识别

麦粒姿态的自动判别,是近红外高光谱成像系统自动检测多姿态麦粒内部虫害的前提。依据麦粒目标在最优波长图像中的坐标、重心等信息,从高光谱数据立方体中自动分割出单个完整麦粒的子图像。利用麦粒胚部端粗糙度较大的原理,依据纹理、不变矩、均值等13个可能胚部区域特征的判别正确率,确定不变矩4为判别麦粒胚部区域的有效特征。针对麦粒胚部区域,提取梯度图像和二值图像的26个特征,利用人工鱼群算法选择出延伸率、胚部区域对称度、延伸率等13个特征。选取1 200个样本进行训练,600个样本进行检验,利用最大离差法自动确定13个特征的模糊权重,麦粒3个姿态可拓分类的正确识别率为94.5%,证实了基于局部区域特征的麦粒姿态自动识别的可行性。     

基于多方位视觉的果实形状特征的提取研究

针对传统瓜果分级中捕捉单幅果实图像来分析果实特征时信息较少的缺陷,提出了一种基于多方位视觉系统的果实形状特征提取算法。同步采集3个方向的果实图像信息,经OHTA空间上的图像分割和改进的BLOB算法去噪声等处理后,分别给出果实的多方位的图像特征信息。运用统计学原理,设计了线性分类器,对3个方向的图像特征信息进行了互补性融合,得出分级判别准则。利用开发的智能瓜果精选分级试验样机,验证了该算法的有效性, 试验结果证明识别成功率达到97％,达到了实用的要求。     

广西甘蔗施肥专家系统的验证与应用效果研究

在分析、整理国内外甘蔗施肥经验、研究成果的基础上,运用专家系统的理论方法,设计出甘蔗施肥专家系统,指导农民合理施肥,系统能在多个专家水平级上进行施肥决策。由于我国种蔗面积分布广阔,土壤、气候、品种及耕种水平等差异大,在甘蔗合理施肥方面存在严重不规范问题,甘蔗施肥成果难于应用于生产实际。该项研究在解决这些问题的技术方面有较大突破。     

融合粗糙集和证据理论的温室环境控制推理决策方法

针对温室环境控制专家决策的需求,该文提出了一种融合粗糙集和证据理论的推理方法,建立基于粗糙集和证据理论的决策模型,模型推理流程包括连续属性离散化、专家决策表形成、属性约简、证据组合推理。首先采用模糊C均值聚类方法离散连续的环境指标数据,利用基于信息熵的属性约简算法对决策表进行优化,剔除专家知识中的冗余成分,然后引入证据理论组合优化后的指标,最后依据基于基本可信度分配的决策,判定温室应采取的控制方法。实例研究表明该方法能有效提高控制决策可信度,减小决策的不确定性,将其应用于温室环境控制决策具有可行性。     

基于图像特征融合的苹果在线分级方法

苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。     

弱光复杂背景下基于MSER和HCA的树上绿色柑橘检测

基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导.该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测.彩色数码相机拍摄弱光下由闪光灯补光的树上柑橘场景彩色图像,基于水果表面的光照分布应用最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)算法提取图像中的感兴趣区域,然后建立感兴趣区域周围的分层轮廓图,并利用霍夫变换拟合每一级轮廓获得分层圆形目标,最后进行拟合圆嵌套分析得到绿色柑橘水果目标.所提算法在20张复杂的柑橘果园场景图像中进行了测试,最终的召回率达81.2%,查准率达到83.5%,单幅图像平均处理时间为3.70 s.该文所提出的基于光照分布的分层轮廓分析算法,不仅适用于绿色柑橘的检测,也可为其他树上绿色水果检测提供通用的框架和思路.     

中国果树气象灾害及其综合防御体系

在分析我国果树分布、灾害类型和特点的基础上，提出了一个综合防御气象灾害的体系，该上８个子体系组成，如能全面实施，可使果树受害减少到最低程度。     

黄花梨果形的机器视觉识别方法研究

黄花梨的果形是分级的重要特征之一。利用机器视觉采集黄花梨图像,研究了不规则果品的形状描述方法,提出在黄花梨的分级过程中采用傅立叶变换与傅立叶反变换对来描述果形,开发了基于人工神经网络的果形识别软件。研究发现该傅立叶描述子的前１６个谐波的变化特性足以代表梨体的主要形状,采用傅立叶描述子与人工神经网络相结合的方法进行果形识别的精确率可达９０％。而且只要有合适的训练对,该方法也可以用来对其它水果进行外形识别     

柑橘营养施肥推荐专家系统的建立与验证

为解决橘园果农经验施肥投入不平衡导致的果实品质降低的问题，构建基于果实品质综合评价的营养施肥推荐专家系统。通过2019—2020年连续两年定点跟踪，建立果实膨大期树体矿质营养和果实成熟期果实品质指标原始数据库，构建了基于果实综合品质指标的果实膨大期优质叶片养分适宜标准生成算法、基于“以产定量、总量控制和分期调控”原则的标准含量适宜偏差百分数有效养分配方矫正算法和基于当地肥料农资供应库的复混配方推荐算法，实现果实膨大期优质叶片养分适宜标准生成、橘园营养状况评价、有效养分施肥配方推荐以及基于当地肥料农资数据库的复混配方推荐4个主要功能。2021年度进行系统推荐施肥方案效果验证，结果表明：广安龙安柚产区以中产园区平均产量作为目标产量的矫正施肥方案效果最佳，龙安乡橘园矫正施肥方案的氮、钾和磷肥投入分别降低40.3%、43.6%和1.3%，崇望乡橘园矫正施肥方案的氮、钾和磷肥投入分别降低27.1%、30.8%和78.8%。该系统有效避免了化肥投入不平衡所致果皮着色延迟以及氮钾肥投入偏低导致果实偏小和果肉着色延迟，显著提高龙安柚产区果实综合品质，对柑橘叶片养分矫正配方施肥技术推广有较高适用性。     

以灌溉定额为参数的葡萄果实含糖量和果型指数的数学模型

在极端干旱条件下,以成龄无核白葡萄为研究材料,采用深层坑渗灌灌水技术,研究了不同灌溉定额对葡萄含糖量和果型指数的影响。结果表明:葡萄果粒的果型指数和含糖量服从正态分布规律;采用模糊聚类分析法将果型指数和含糖量分为6类,对各类取其平均值后发现二者之间存在很好的模糊关系;建立了以灌溉定额为参数的果型指数和含糖量模型,根据灌溉定额可明晰果型指数和含糖量的关系;初步探明了灌溉定额对葡萄含糖量和果型指数的影响规律。     

基于改进Hough变换的类圆果实目标检测

为了能够快速准确地计算出类圆果实的形心坐标和半径,提出了一种基于改进圆形随机Hough变换的快速类圆果实目标检测方法。在以2R-G色差分量实现背景分离后,采用模板匹配细化算法获取单像素果实轮廓,并按步长获取果实的边缘特征点;然后,根据边缘特征点的平均切线方向对特征点进行分组,并以此为依据对圆形RHT算法进行改进;最后利用改进后的圆形RHT算法计算出类圆果实的形心坐标和半径。该方法能够快速准确地对类圆果实进行检测,对部分被遮挡的类圆果实识别效果较好。