基于图像处理的植物叶特征提取研究现状

通过对植物叶特征的分析,可以确定植物的种类和生长状态,对于植物研究、指导生产等具有重要意义.传统的叶特征提取方法都是通过人的手工操作完成的,效率较低,而当前可以借助于图像处理技术对叶特征进行自动提取.为此,对基于图像处理的叶特征提取研究现状进行了综述,并对其做了展望.     

基于EDEM的打叶机打辊参数对打叶质量的影响

为了提高打叶工艺质量,包括提高打后去梗率、降低大片率、提高中片率、控制小片率和碎末率,以单辊打叶机为对象,通过建立打叶机三维模型,制作烟叶的颗粒模型,并将模型导入EDEM模拟打叶过程,提取仿真结果,主要以打叶去梗率反映打叶质量,通过EDEM软件中烟叶烟梗颗粒之间bond键的断裂数量判断去梗效果。然后,改变打辊的转速、辊刀的螺旋角角度进行多次仿真,优化打辊参数,提高了打叶效率。研究结果表明:当打辊转速为531 r/min,螺旋角为3°,打叶效果最佳。为打叶机打辊的工艺和结构参数改进提供了一定的参考。     

烟草加工中打叶复烤工艺参数优化

为了满足中式细支卷烟需要和提高遵义复烤厂新线打叶复烤加工质量，对遵义复烤厂打叶复烤工艺参数和片烟质量数据进行了分析。选定了3个关键参数，采用了多指标权重分析和正交试验对遵义复烤新线工艺参数进行优化。研究结果表明:采用一润后端加水开启80 °、二打电机34 Hz和回潮区混合水30%的工艺参数能明显提高打叶复烤片烟质量。      

基于打叶复烤设备的发展现状分析

卷烟机应用于烟草生产已经有一百多年的历史,烟草机械的问世标志着烟草制造越来越机械化。我国在20世纪20年代制造出第一台卷烟机,标志着我国烟草加工业步入机械化生产阶段。我国在20世纪80年代,以技贸结合的方式引进了国外相对先进的烟草机械制造技术,并在生产中对先进制造技术进一步吸收、消化、国产化,使我国烟草机械得到进一步发展。先进的烟草机械,可以使烟草加工业的生产效率得到有效提高,可以有效降低烟草生产过程中的能耗、污染和原材料损耗,可以提高生产水平,提高产品质量,从而提高烟草企业的经济效益和社会效益。     

图像处理在联合收割机夹带损失检测中的应用

夹带损失是联合收割机工作中是一项重要的检测数据.为此,采用图像处理技术设计联合收割机的夹带损失传感器,对联合收割机的夹带损失进行监视与检测;将采集到的图像进行灰度、滤波和二值化等处理;最后运用计算目标面积的方法,来预报谷物损失个数.实验结果表明,该方法快速、简易且准确,能实时检测联合收割机的夹带损失.     

基于图像处理的玉米种子特征参数提取系统

随着计算机技术的发展,利用机器视觉代替人的视觉对玉米种子进行品种识别和质量检测是必然趋势。在检测中最关键的一步是对玉米种子图像进行有效特征提取,特征参数的有效性或者精度直接关系到种子品种识别的成败。为此,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略,提出了比较全面有效的玉米种子特征参数和一种适应玉米种子识别的多对象轮廓提取算法,采用VC++编制了玉米种子特征参数提取系统。经实验验证,本系统能够准确快速地提取玉米种子特征参数,为玉米种子品种识别和质量检测的后期工作奠定了基础。     

打叶机工艺参数对一级打叶的影响

为了提高一级打叶中打叶去梗的效率,在宣威复烤厂中,根据烟厂厂内生产线的实际试验结果,通过在一级打叶中改变打叶机的进料量、打辊转速、框栏开口3个参数,研究在不同参数试验下,一打后的大叶率、中叶率、小叶率、叶片率、叶含梗率、梗率、碎片率之间的差异,从而找出提高一级打叶中打叶去梗效率的方法。试验结果表明,在适当加大进料量和降低框栏开口的前提下,可以提高出片率,提高去梗率,但同时会加大叶中含梗率和碎片率。通过相关分析和回归分析,研究一打中进料量、框栏开口、打辊转速与大叶、中叶、小叶、叶片、梗叶、梗、碎片之间的关系,从而更好地实现打叶参数化控制,提高打叶去梗效率。     

农业图像云平台中参数化图像处理系统设计方法

针对现有图像处理系统无法对不同种类的物品进行处理识别这一问题,提出农业图像云平台中的参数化图像处理系统设计方法,根据物品的不同特征,设置不同的参数,即可选择不同的算法对物品处理识别。给出了图像处理系统顶层控制模块的设计和仿真结果,并以几种图像为例,说明了图像处理系统中各个参数的设置。系统具有较强的灵活性和鲁棒性。     

基于图像处理的杂草叶片识别参数研究

杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础.     

基于图像处理与计算机辅助的物理机械播种装置研究

采用计算机辅助中的虚拟设计技术,设计了一套物理机械播种装置。为了实现对该装置性能的检测,基于图像处理技术,采用大津法、中值法和二值法,设计和开发了一种播种装置性能参数检测方法,能够在条播、穴播和精密播种3种方式下实现对机械播种装置播种量、重播量和播种率的准确计算。     

基于数字图像处理的孢子特征提取

为了监测孢子引起的病害,需要获得孢子图像的外部轮廓特征,为孢子的类型分析或自动计数做准备。为此,采用MATLAB对从显微镜采集的孢子图像进行数字图像预处理,合理确定阈值,将灰度图像转换成黑白二值图像。在此基础上进行特征提取与跟踪等形态学分析。该系统经实际验证达到了预期效果。     

基于图像处理技术的奶牛体型线性评定系统

采用Lab View虚拟仪器软件开发平台和IMAQ Vision图像处理软件包开发基于计算机图像处理的奶牛体型线性评定软件系统。系统选用蓝色背景，增强了图像的对比度和定位准确性，减小了图像处理的难度。采用从HSL模型中抽取S值的方法实现图像灰度化处理，并通过中值滤波减少图像的噪声。试验结果表明，运用模板匹配方法来识别特征点，判定准确率达90％以上。计算机图像评分和手工评分结果的最大绝对误差1．1cm，相对误差为0．8％，系统精度满足线性评定要求，完全能取代手工评定，并提高了评定效率。     

液力变矩器叶栅系统样条拟合参数设计体

阐述了液力变矩器叶栅系统参数化设计方法,在对几种典型叶型设计方法分析比较的基础上,基于实用的最小参数原则选定了样条拟合曲线方法实现叶片设计,并结合变宽度循环圆设计方法,提出了叶栅系统参数化设计方法,基于UG/OPEN API编制了相应程序并给出了设计实例.在上述研究基础上,总结并提出了液力变矩器叶栅系统参数化体系,为后续叶栅系统三维优化设计及制造提供了灵活便捷的设计模型.     

基于图像处理的玉米叶部染病程度的研究

以玉米小斑病为例,探讨利用图像技术实现玉米叶部染病程度的计算方法.根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征.研究结果表明,利用图像技术进行玉米叶部染病程度的计算是可行的,为有的放矢地进行农药喷洒提供了理论依据.     

基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统

主要研究了基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统。该系统主要包括图像预处理模块、图像分割模块、图像特征提取模块及图像模式识别模块等。同时,对关键模块中的复杂背景下的图像分割及支持向量机的模式识别方式作了比较详细的介绍。实践表明,该系统能方便、快速地识别黄瓜各类病害,具有较好地推广性和应用价值。     

基于机器视觉棉叶螨自动监测与分级方法研究

为实现棉叶螨自动监测与分级,研究了受叶螨危害棉叶的颜色统计特征,对不同等级螨害棉叶进行比较,利用颜色特征的均值和方差,自动监测棉花是否发生螨害,最后对棉花叶螨危害程度进行自动分级。结果表明:采用机器视觉技术对棉叶螨进行自动监测分级能够取得较好的效果。     

基于图像处理和蚁群优化的形状特征选择与杂草识别

利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化（ACO）算法和支持向量机（SVM）分类器进行特征选择和分类识别,选取有利于分类的较优特征并实现特征的优化组合。棉田杂草试验结果表明,该方法能实现分类特征的有效缩减,经优化组合得到的最优特征子集用于杂草识别的准确率达95%以上,识别率高,稳定性好,对识别杂草时如何兼顾准确率和实时性具有参考意义。