平行线填充算法在区域面积量算中的应用

基于平行线原理提出一种新的区域填充算法并运用于环形多边形的面积量算中。首先,绘制一组等间距平行线并计算与多边形边界的交点值;其次,从第二条平行线开始,依次和前一条平行线配对组成一个矩形区域并计算面积;最后,利用自定义的算法判断每个矩形区域两端的小三角形区域是否保留或删除,从而计算出整个环形多边形区域的面积。通过对单一、相交、凹进和凸起、复杂多边形区域面积量算得出的数据表明,该算法能快速准确计算指定区域面积且具有较好的通用性。     

一种基于位存储的种子填充算法

为了提高利用简单种子填充算法对区域填充的效率,主要方法是改进基本的算法思想,改变像素点着色和入栈的顺序,从而减少像素点入栈的次数,达到降低算法执行时所占空间的目的.在具体的程序实现时对像素点坐标的存储采用占用空间较多的整型,没有考虑到像素点坐标取值的实际情况,消耗空间较多.改进的种子填充算法就是在程序实现时采用位的形式来表示像素点的坐标,降低程序执行时所占空间,实验结果也表明了方法的有效性.     

基于最小距离的简单多边形三角剖分

基于最小距离的多边形三角剖分算法是,多边形的每个顶点对应一个距离,对这些距离进行比较,依次连接最小距离,连接后判断相邻两点的凹凸性且改变连接点的相邻点的距离,除凹点外,并不需要对所有的点进行判断和计算。这样形成的剖分结果完全符合要求,而且网型比较好,基本上都符合空圆法则。     

草莓采摘机器人的研究:Ⅲ.扫描线填充算法在草莓图像孔洞填充中的应用

为解决强光照射导致的草莓图像分割后的内部孔洞问题,采用扫描线填充算法对孔洞进行填充。首先提取图像中整个草莓果实区域的轮廓线,在分析水平扫描线和区域轮廓线相交的各种可能性后,快速求取扫描线和轮廓线的交点,然后进行交点配对和区域填充,通过对整个草莓果实区域的填充实现孔洞填充。对150幅有孔洞的草莓图像进行填充试验,结果表明,采用该算法可以填充目标图像中的所有孔洞,填充准确率为100%,填充效果与孔洞位置、大小、数量等因素无关。与其他填充算法相比,该算法流程简单,复杂度低,填充结果准确可靠,可推广进行其他图像孔洞的填充。     

快速成型工艺中的路径规划策略

扫描策略的关键技术是生成平面内多边形轮廓的偏置曲线。就快速成型而言,平面的填充策略将影响精度和效率这两个重要指标。路径规划策略包括:基于多连通域Voronoi图波阵面传播法算法的螺旋扫描策略;基于两个新定理的内点查找算法;拥有更少候选平分线集合以及循环次数的算法等     

平面多边形凹凸性的算法研究

首先介绍目前计算机辅助设计应用系统中判断平面多边形凹凸性的常用算法，鉴于它具有占较多的ＣＰＵ时间、循环复杂、而且次数多，从而提出了一种判断平面多边形凹凸性的新方法，该算法逐点进行凹凸性判断，算法简单，循环少，占用的ＣＰＵ时间也大大减少，该算法对Ｃｏｏｎｓ，Ｂｅｚｉｅｒ，Ｂ－ｓｐｌｉｎｅ样条曲线特征多边形的凹凸性判断具有重要的意义。     

无遮挡重叠柑橘目标分割与重建

自然环境下重叠果实的精准识别是智能采摘面临的难题之一。本研究针对无遮挡重叠柑橘,提出了一种基于凹区域简化和距离分析的果实分割与重建方法。该方法提取、分割果实轮廓凹区域,对其进行多边形简化,利用角点检测提取多边形顶点,通过分析各顶点到轮廓凸壳曲线的距离确定轮廓分割点,采用最小二乘圆拟合方法对分割后的轮廓进行重建。结果表明,基于凹区域简化和距离分析的无遮挡重叠柑橘重建轮廓的平均误差为3.12%,不重合度为4.55%,时间为0.291 s,优于RANSAC算法和Hough变换算法,能够满足自然环境下无遮挡重叠果实的智能识别需求。     

基于Delauany三角网的泰森多边形生成算法研究

泰森多边形应用非常广泛,对它的生成算法研究具有重要的意义。提出了一种优化的基于Delaunay三角网的泰森多边形生成算法,为算法设计了数据结构,并进行了编程实现。结果表明,算法执行效率高,且克服了由点集直接生成泰森多边形算法中“邻近点”确定的偶然性。     

改进的种子点生长模糊边缘检测算法

针对传统模糊边缘检测算法计算量大、效率低的弱点,利用图像边界点连续的特性,结合模糊边缘检测算法的思想,提出了一种基于模糊理论的改进种子点生长边缘检测算法。利用相应算法建立两张快速查找表,对图像中的像素点通过查表,选取种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,算法具有较高的效率和较强的抗噪能力。     

基于机器视觉的蔬菜种子活力指数检测算法研究及系统实现

常规的种子活力检测存在主观性强、花费高、人工操作难等不足,无法满足当前自动化育种的发展需求。为了提高种子活力检测的自动化水平和质量,以辣椒种子图像为研究对象,利用创新的过黄特征法将种子图像灰度化,此方法可充分保留种子信息,通过阈值处理,可降低系统去除噪声所需的处理时间,为了标记每粒种子,采用漫水填充算法将种子填充为不同的灰度值;编程计算了种子发芽指数和种子平均根长,最终得出种子活力指数计算结果。通过不同种子图像的处理与试验,表明该算法在种子分离、活力指数计算方面具有一定优势,可适用于不同种子活力评估;对系统的评估精度进行试验测试,结果显示,自主开发的种子活力指数检测系统计算的种子活力指数准确率高达92%以上,可为蔬菜种子在线化生产提供参考。     

基于红外检测的原木自动化锯切翻转机锯切策略及锯切角度分析

为提高原木锯切装备的自动化程度和加工效率,同时保证原木锯切的出材率,设计了基于红外检测的原木自动化锯切翻转概念样机,分析了原木锯切策略和锯切角度算法,并搭建了原木外轮廓检测装置试验台来对上述计算算法进行验证。原木外轮廓检测装置采用红外测距传感器检测原木任意横截面外轮廓上均匀分布的8点位置参数,这8个点组成的多边形可近似表征原木截面的外轮廓,轴向不同截面的近似八边形轮廓用Weiler-Atherton算法裁剪,并进一步用最小二乘法将裁剪得到的多边形拟合成椭圆形的有效利用区域。结果表明,拟合椭圆与原木小头截面外轮廓形状的吻合度较高,依据该拟合椭圆提出的锯切策略和锯切角度计算方法,对于弯曲度和锥度较小的原木锯切分析具有可行性。     

基于切比雪夫不等式的紫色土彩色图像分割

野外采集的机器视觉图像往往包含复杂背景,会对机器视觉识别紫色土产生影响,为了避免背景干扰,分割提取紫色土区域图像是首要的工作.本文应用3×3小子阵的标准差测度,建立模型优化紫色土区域的土壤与杂质类间和类内方差比,获得优化的置信概率P和H域分割阈值,提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应H阈值分割算法,实现基于图像自身紫色土特征的自适应分割,提升初分割出紫色土区域图像的精度.针对初分割结果中的孤立点、离散小土块和空洞,提出了从图像中心点出发的剔除背景区域孤立点和离散小土块的螺旋生长算法和基于4方向边界点确认的紫色土区域的空洞填充算法.仿真实验结果显示:自适应切比雪夫阈值分割算法与螺旋生长算法和空洞填充算法结合,分割提取出紫色土区域图像的误分率降低到3.24%,总时间花销更少,算法是有效的.     

基于极限腐蚀的重叠苹果果实分割方法

针对采摘机器人无法对重叠苹果准确分割的问题,提出了一种基于改进极限腐蚀和控制标记符分水岭分割苹果图像的方法。首先,利用果实色差分量的关系,采取R-G颜色分量作为颜色特征向量对图像进行初分割,然后采用OTSU方法分割、孔洞填充、去除小面积等方法获得完整果实二值图像,对二值图像通过改进极限腐蚀的方法来获取种子点,即局部最小区域,通过获得图像的内外标记符使用控制标记符分水岭算法,形成最终的分割图像并标记出分割线。结果表明:这种方法能够很好地改善传统方法出现错误分割的问题,找出清晰的分割线,正确分割率能够达到96.5%,较传统分水岭法和快速聚类分割算法分别提高了7.8个百分点和4.9个百分点,能够满足采摘机器人对重叠苹果图像的分割要求。     

《计算机图形学》算法可视化教学研究与实现

在研究国内外关于可视化理论的基础上,深入探讨了当前引入可视化教学的意义,针对目前计算机图形学教学内容,确定了可视化教学内容及目标,开展了计算机图形学算法可视化教学的研究和实践。利用可视化编程工具VB 6.0对基本图元的生成、多边形填充、直线段裁剪、曲线生成及分形算法进行可视化设计与实现。同时给出了实现过程中发现的问题及解决方法。通过分析,认为采用可视化教学法,对于改变教师的教授方式,帮助学生理解计算机图形学算法有着积极的作用和影响。     

基于双圆盘覆土的种肥分施装置设计与试验

【目的】针对免耕条件下玉米播种施肥时,采用自然回土方式存在的种肥间距不稳定、种子覆土量不足等问题,采用主动覆土方法,设计一种基于双圆盘覆土的种肥分施装置。【方法】设计基于双圆盘覆土的种肥分施装置,利用EDEM对该装置的作业性能进行离散元仿真,研究圆盘直径、圆盘入土深度、圆盘张角、排种管前后间距及圆盘后方开口间距对种肥间距和种子覆土厚度的影响,并在此基础上选取圆盘直径(150,175,200,225,250 mm)、排种管前后间距(60,80,100,120,140 mm)及圆盘后方开口间距(110,135,160, 185,210 mm)为试验因素,利用3因素5水平二次正交回归试验,分析各关键因素对种子覆土厚度的影响。与不加覆土圆盘的装置进行田间对比试验,对基于双圆盘覆土的种肥分施装置作业效果进行验证。【结果】利用Design-Expert软件得出了影响种子覆土厚度的主次因素:圆盘后方开口间距、排种管前后间距、圆盘直径;最优组合是圆盘直径201 mm,圆盘后方开口间距103 mm,排种管前后间距115 mm。田间试验表明,设计的装置种肥间距与种子覆土厚度与仿真优化结果的相对误差分别为7.63%和11.45%;设计的装置种肥间距和种子覆土厚度较不加覆土圆盘的装置分别增加了14.30%和19.30%,种肥间距与种子覆土厚度的变异系数分别为5.21%和7.26%。【结论】所设计的基于双圆盘覆土的种肥分施装置作业效果满足种肥分施要求,为后续种肥分施技术与装置的研发提供了依据。     

白萝卜种子颗粒模型离散元接触参数标定与试验

在利用EDEM与FLUENT耦合模拟白萝卜排种器排种过程时,白萝卜种子颗粒参数设置以及模型的选择直接影响仿真结果的可靠性。结合白萝卜种子真实颗粒和仿真堆积试验,标定了不同填充球颗粒半径白萝卜种子模型的2个主要接触参数：白萝卜种子-有机玻璃静摩擦系数和白萝卜种子间静摩擦系数。采用自动填充方式创建了不同填充球颗粒半径白萝卜种子的离散元模型。利用Plackett-Burman试验对物料特性影响参数进行分析,发现白萝卜种子-有机玻璃静摩擦系数、白萝卜种间静摩擦系数对堆积角的影响极显著。结合台架与仿真堆积试验,建立了2个主要接触参数与堆积角的二元回归模型,以白萝卜种子实际堆积角为目标对参数进行寻优,得到不同填充球颗粒半径白萝卜种子模型的白萝卜种子-有机玻璃静摩擦系数和白萝卜种子间静摩擦系数。结合堆积角相对误差率与仿真时间分析最佳球颗粒填充半径,当白萝卜种子离散元填充颗粒半径为0.25 mm时,其仿真精度和仿真时间最优。得到的最佳填充球颗粒模型以及标定的接触参数,为白萝卜种子排种器研究提供一定的参考。     

基于HSV和骨架提取的水稻种子芽根长度自动化测量方法研究

种子的芽长和根长是评判种子质量的重要指标。传统的人工测量芽长与根长的方式，存在着繁琐、费时费力、易受主观判断影响等问题。利用图像处理技术的芽长根长自动检测算法能够提高芽长根长检测的效率，也避免了主观因素导致的误差。本研究基于HSV色彩空间和骨架提取，设计了种子芽长根长的检测方法。首先对图像进行阈值分割，其次再利用骨架提取算法结合深度优先搜索寻找水稻幼苗拓扑结构中最长路径，最后根据HSV色彩空间分割出的种子区域对芽和根进行分离，且采用间隔选取像素点坐标的方式计算欧式距离，并分别统计芽和根的长度。结果表明，本文方法自动测量的芽和根长度与人工实测数据的相关系数分别为0.998和0.997，平均百分比误差分别为1.48%和1.57%。基于HSV色彩空间和骨架提取的复合算法能够对种子萌发过程中的芽长与根长进行快速、准确地测量。     

基于曲率的植物三维点云精简算法的优化

针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精简率判定邻域点是否保留,统计其保留概率,最后通过整体精简率和保留概率确定数据点的取舍。通过与传统精简算法进行对比分析,在相近精简率下,提出的局部曲率误差–法向量夹角法精简后的植物叶片、叶脉特征更明显,封装建模后的偏差减小了25%以上。     

木地肤种子包衣材料的筛选

[目的]以木地肤(Kochia prostrata)种子为研究对象,筛选适于木地肤种子包衣处理的粘结、吸水及填充材料的种类及添加水平,提高木地肤种子的萌发率和种用价值.[方法]采用包衣处理,筛选出粘结材料、高分子吸水材料以及填充材料对木地肤种子萌发表现较好的处理,采用三因素四水平的正交试验法进行木地肤包衣种子试验配合比...     

奶牛图像识别系统的研究

对奶牛图像识别系统作了研究,分析了奶牛图像的二值化处理,对光照过强、奶牛背部颜色等影响下的直方图作了分析,并提出了相应改进措施,给出了最佳阈值确定流程图。为进一步完善二值化结果,提出了以黑色点为种子点作区域增长的算法,还提出对二值化图像的识别方法。