计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究

基于计算机视觉系统分析研究缺素番茄叶片的色彩图像,可以准确提取出缺素番茄叶片色彩图像的特征。对当前缺素番茄叶片色彩图像特征提取中,可以运用计算机视觉,优化设计图像处理软件,依据番茄叶片颜色特征来完成缺素番茄叶片的识别。实验表明:基于计算机视觉系统,优化设计缺素番茄叶片色彩图像特征提取软件,可提升缺素番茄叶片色彩图像分析精度(提升32.0%),准确判断提取缺素番茄叶片图像的特征。基于计算机视觉系统,进行缺素番茄叶片的色彩图像特征提取,有效提高了缺素番茄叶片色彩图像分析精度,可在实践中推广应用该技术。     

基于数字图像处理技术的叶绿素含量检测系统

采用数字图像处理技术对叶片图像进行图像分割,将叶片从背景图像中分离出来,并针对叶片图像的各种颜色特征值与叶绿素含量进行相关性分析,建立回归模型。将拟合度最高的颜色特征值作为预测叶绿素含量的最佳模型。实验表明:采用此方法检测的叶绿素值与传统分光光度计检测方法相比较,准确率达到了89.7%;采用的颜色特征值与叶绿素含量的相关性达到-0.968。     

缺素叶片图像颜色和纹型特征参数提取的研究

利用计算机图像处理技术进行作物缺素判别，从颜色和纹理两个方面提取番茄缺氮、缺钾、缺铁和正常4种情况下叶片图像的特征参数，取得了较好的效果。     

温室番茄病虫害、缺素诊断与防治系统的研究

番茄是设施蔬菜栽培的主要作物之一。在实际生产中，番茄易受疾病的侵害。准确及时地对疾病采取措施，能极大提高温室番茄的产量和质量。该研究应用专家系统原理和面向对象的设计方法，采用delphi5．0开发工具研究开发温室番茄病虫害、缺素诊断与防治系统。该系统是一个针对温室番茄疾病识别和防治的计算机辅助系统，可以辅助用户及时地对发生的疾病做出诊断和防治。     

缺素症对水稻生产的影响及对策

由于近年来农村水稻生产面临的各种现状,造成了农业生产的粗放,农家施肥运不出去,农业生产主要以化肥为主,而少施农家肥或不施农家肥,改变了我县传统以农家肥为主的施肥方案,只施化肥而不施有机肥。田块中的有机质日趋减少,土壤中变得非常板结。因此,造成水稻生产过程中,缺素的现象日趋严重,给水稻生产造成了极大的影响。     

计算机视觉描述缺素番茄叶片颜色变化的研究

利用计算机视觉系统代替人眼对番茄缺素进行自动识别的方法，通过对缺素番茄叶片彩色图像的分析研究，利用图像处理技术中的颜色分析方法，分析缺N和正常叶片的特征量随着缺素时间的变化规律．提出用G体均值、H色调均值来定量描述缺N叶片随时间的变化。结果表明：利用计算机视觉能定量描述缺N叶片颜色随缺素时间的变化。     

草莓缺素障碍及其防治措施

草莓在生长发育过程中,需要吸收多种营养元素。草莓因缺乏某种营养元素而引起的生理病害称为缺素症或缺素障碍。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

数字图像处理技术在金相分析中的应用研究

全面介绍了利用计算机对12Cr1MoV钢金相图像处理的相关方法。同时,阐述了金相图像的获取,采用直方图均衡化的方法对图像进行了增强,使用中值滤波器对图像进行了降噪处理,分析了小波算法的降噪机理,并使用小波进行了降噪处理,将空间域滤波和频域滤波的效果进行了比较,利用数学形态学的方法对图像效果进行改善,使得珠光体的轮廓变得平滑、清晰。使用Sobel算子、LoG算子进行珠光体的边缘提取,利用LoG算子对目标物的边缘检测取得了比较满意的效果,研究表明数字图像处理技术使用在金相分析中,具有速度快、准确性高等特点。     

机器视觉在农业工程中的应用

从农作物种子筛选与检测、农作物生长过程中信息检测、病虫草害控制、果实无损检测到果实机械化采摘,整个农业生产过程中机器视觉在农业智能化装备上都有巨大的发展空间和市场前景.介绍了图像采集和处理过程中各种视觉传感器和图像分割算法的适用特点和优势,提出现有机器视觉技术在农业工程中应用存在的问题及未来发展方向,为进一步实现精准农...     

苎麻纤维剥制技术及剥制加工机械研究与展望

为解决苎麻规模化种植的剥制加工问题,研制大型专业化苎麻纤维加工设备,对我国苎麻剥麻加工技术及加工机具进行了系统总结;结合作者多年的苎麻剥麻机研究实践,对提出我国苎麻剥制加工机械的发展思路。     

数字图像处理技术在棒材计数中的应用

利用数码相机获取棒材端面的图像,通过对图像格式转化、灰度化处理得到灰度图像,再进行平滑处理抑制噪声、锐化处理突出目标、选择合适的闻值转换为二值图像,然后进行形态学腐蚀操作去掉棒材之间的粘连,最终得到分割效果较好的图像,为后续棒材的计数奠定了基础。     

计算机图像识别在玉米生长模型中的应用

为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。     

高精度视觉感应技术在水肥一体机中的应用

以农田水肥智能化管理为研究对象,构建了一种高精度视觉感应式水肥一体机。采用高精度视觉感应技术获取作物生长状态参数图像,基于超像素图像分割技术,对复杂的作物生长状态图像特征向量进行提取,采用模糊聚类算法对图像进行分割处理,根据目标图像的像素值统计结果进行生长状态预测,并结合环境参数信息,构建灌溉过程土壤电导率EC和pH预测模型。测试结果表明：水肥一体机控制系统能够有效预测作物对水肥需求,提高了灌溉过程混肥精度,可节约灌溉用水量、提升生产效率、降低人工成本。     

超微图像三维重建技术在治蝗农药研究中应用

传统的治蝗农药研究方法存在着研制周期长、实验结果不直观、无法定量研究等问题.基于连续组织超微切片图像的三维重建技术是一种重要的形态学研究方法,可建立生物农药与蝗虫互作组织的三维模型来模拟蝗虫组织器官与生物农药的相互作用过程,该技术在阐明蝗虫组织结构与生理功能间关系及生物农药研究等方面具有重要意义.为此,分析了该项技术在治蝗农药研究中的应用意义.其中,重点介绍了图像保边降噪模型、自适应图像分割、三维混合绘制等关键技术的研究进展.     

数字图像处理技术在果蔬分级检测中的应用

果蔬采摘后的分级检测是商品化处理中的一项重要技术,传统的果蔬分级检测主要由人工完成,效率低、误判率高。而在分级检测中引入数字图像处理技术可提高分检效率、减小误判率、减少果蔬表面损伤。文章对数字图像处理技术在果蔬分级检测中应用的国内外研究现状进行了研究分析,主要对数字图像处理技术、果蔬图像特征提取以及分类器进行分析,对果蔬图像特征提取方法进行较为详细的分析说明,并在此基础上阐述了数字图像处理技术在果蔬分级检测中存在的问题以及技术发展趋势,为后续该领域的研究提供参考。     

农田地块图像分割技术研究

农田地块图像包含的目标区域多,不同地物间信息相互影响和干扰明显,农田地块图像的分割提取非常困难。利用基于边界和基于区域两种图像分割方法对高空拍摄的农田地块图像进行处理和实验。实验结果表明,利用微分算子的图像边界分割算法虽然能够有效识别出农田地块的边缘,但是对噪声有放大作用;而利用阈值法的图像区域分割算法可以很好地消除农田地块图像的噪声影响。     

椭球模型在马铃薯表面缺陷面积计算中的应用研究

为了提高测量马铃薯表面缺陷面积的精度,在分析了其他方法存在缺陷的基础上提出了适用于马铃薯表面缺陷面积计算的椭球模型,并且利用计算机视觉技术恢复马铃薯几何特征参数并以此计算马铃薯表面缺陷面积。实验结果表明,建立在椭球形数学模型基础上的马铃薯损伤面积的计算误差比直接像素法精度平均提高了1 5%。     

数字图像处理技术在农产品方面的应用

随着计算机与图像处理技术的发展,数字图像处理技术已广泛应用到农业工程领域,尤其是在农产品方面的应用已取得了重大成果.为此,从3方面介绍了数字图像处理技术在农产品方面的研究进展及其应用现状,并分析了目前应用中存在的技术难题及进一步研究的展望,旨在对后续研究和完善精细农业提供必要的参考.     

计算机视觉在作物根系识别与分析中的应用

根据对作物根系精准分析和测量的现实要求,分析定量测量作物根系参数的必要性,介绍基于计算机视觉的作物根系图象处理技术的研究进展和成果,为作物根系的精准分析提供理论借鉴.