果实缺陷面积的计算机视觉测定研究

以提高球形果实表面缺陷面积的计算机视觉测定精度为目的，分析了利用投影图像直接测定球形果实表面缺陷存在的问题；提出并建立了从投影图像恢复球形果实表面几何特征的象素点变换法和边界变换法，并通过试验进行验证。结果表明，建立的两种方法可使测定相对误差减小３５％左右。     

黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测

表面缺陷和可溶性固形物是评价黄桃品质的重要指标,采用可见/近红外漫透射光谱技术,探讨黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测的可行性。在运动速度为5个/s、积分时间100 ms、光照强度1 000 W的条件下采集黄桃表面缺陷果与正常果的近红外漫透射光谱。对比分析了同一个黄桃样品损伤前后的光谱特征,建立了黄桃的最小二乘支持向相机判别模型与偏最小二乘判别模型。同时建立了黄桃可溶性固形物偏最小二乘回归模型并采用连续投影算法对模型进行优化,研究了表面缺陷果对黄桃可溶性固形物检测模型精度的影响,最终实现了黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的样品来评价模型的在线分选的准确性,其中表面缺陷果的正确判断率为100%,可溶性固形物分选准确率达到93%。试验结果表明:黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测是可行的,研究可为黄桃在线分选提供技术参考和理论依据。     

苹果外部缺陷全表面在线检测分选装置研发

中国是水果消费大国,但在水果产后检测装备方面相对滞后。针对目前在线检测装置无法采集苹果全表面图像信息且无法精确计算缺陷面积的问题,该研究以表面缺陷面积的快速检测为主要目标,提出苹果全表面图像合成算法,设计了一套苹果外部品质在线检测及分级装置。该研究以苹果为例,基于球模型提出苹果全表面图像合成算法、缺陷面积校正算法精确计算苹果的表面缺陷面积。通过试验验证,对苹果表面图像进行分割合成后,整体的图像的漏检率为0。提出缺陷面积校正算法,可以计算图像中位于任意位置的苹果缺陷真实面积,选取了120个样本进行验证,其中擦伤样本、碰伤样本、痘斑病样本、表面腐败样本各30个。4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R²均在0.97以上,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)在4 mm²以下。在偏角试验中,4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R²均在0.974 2以上,RMSE在6.304 4 mm²以下。装置检测苹果的速度为2个/s,评级准确率为95%。研究结果表明,检测与苹...     

基于两级分割与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别

自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。     

基于照度-反射模型的在线水果表面缺陷检测

水果表面缺陷是影响水果价格最有力的因素之一,目前大部分研究基于静态图像采用较复杂的算法分割水果表面缺陷,因此很难满足在线水果缺陷的快速检测。本文介绍了一种在线水果表面亮度均一化校正及单阈值缺陷分割方法。首先,通过RGB颜色空间转换获取HIS空间图像的色调（H）分量,基于H分量建立掩模对RGB图像的R分量执行掩模去背景;然后,基于照度-反射模型,利用低通滤波获取R分量图像的亮度分量,利用此亮度分量对去背景后的R分量图像进行亮度均一化校正;最后,利用一个简单的阈值对亮度校正后的图像进行缺陷分割。利用此算法,对416幅图像的检测结果表明总体检测率超过99%。该方法简单、有效,在在线水果缺陷检测中具有较大的应用潜力。     

番茄果实串采摘点位置信息获取与试验

针对番茄收获机器人在采摘过程中果实串采摘点位置难以确定的问题,提出了基于果梗骨架角点计算方法,并利用该算法对番茄果实串果梗采摘点进行位置信息获取:首先采用最大类间方差分割法进行目标果实串分割,通过形态学方法和阈值法去除干扰,提取出目标果实串分割图像;根据果实串的质心和果串的轮廓边界确定果梗的感兴趣区域,采用快速并行细化算法提取果梗的骨架,利用Harris算法检测得到果实串第一个果实分叉点与植株主干之间果梗骨架角点,通过计算获得采摘点位置信息。然后进行验证试验,利用双目视觉图像采集系统采集了60组果实串图像并获取果梗采摘点位置信息,结果表明,采摘点位置成功率为90%,为采摘机器人提供准确的采摘位置信息。     

基于改进YOLOv7模型的柑橘表面缺陷在线检测

柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据,针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题,该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强,然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测,该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA),从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT(contextual transformer,CT)模块,融合静态和动态上下文表征特征,从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值（mean average precision,mAP）相较于原始模型增加了4.1个百分点,达到91.1%,满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署,试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求,总体的检测精度达到94.4%,为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。     

改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实

为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的Faster RCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROI align)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较Faster RCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF 3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2 s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。     

基于照度-反射模型的脐橙表面缺陷检测

水果表面缺陷是影响水果价格最主要的因素之一,目前大部分研究基于静态图像采用较复杂的算法分割水果表面缺陷。该文介绍了一种基于在线水果图像的表面亮度均一化校正及单阈值缺陷分割方法。首先,通过RGB颜色空间转换获取HIS空间图像的色调（H）分量,基于H分量建立掩模对RGB图像的R分量执行掩模去背景;然后,基于照度-反射模型,利用低通滤波获取R分量图像的亮度分量,利用此亮度分量对去背景后的R分量图像进行亮度校正;最后,利用一个简单的阈值对亮度校正后的图像进行缺陷分割。利用此算法,对416幅图像的检测结果表明总体检测正确率超过99%。该方法简单、有效,在在线水果缺陷检测中具有较大的应用潜力。     

基于灰度截留分割与十色模型的马铃薯表面缺陷检测方法

为探索基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测新方法,该研究提出能将马铃薯表面疑似缺陷一次性分离出来的快速灰度截留分割方法和用于缺陷识别的十色模型。选择面积比率和十色比率作为缺陷判别特征,对分割出来的深色部位采用阈值法进行缺陷识别。采用基于快速G与亮度截留分割的2种方法对发芽进行识别。通过对326个马铃薯样本的652幅正反面图像进行试验,基于十色模型的缺陷识别方法对分割出来的深色区域的正确识别率为93.6%,基于快速G与亮度截留分割2种方法结合对有芽体图像的正确识别率为97.5%,马铃薯表面缺陷正确检测率为95     

改进Hough变换的农作物病斑目标检测方法

为了能够快速、准确地对农作物病斑进行图像检测,该文根据病斑的形态特点,提出一种基于边缘检测与改进Hough变换的病斑目标检测方法。该研究根据不同种类的病害图像,采用R、G、B或者之间的差值分量确定病斑的特征图像,采用边缘提取、修复、过滤等方法获取病斑轮廓。对Hough变换的应用策略进行改进,采用边缘线编码,每个病斑根据自身形态确定变换的参数,并采用对应的圆形对病斑边界进行拟合,从而对病斑进行检测,同时对病斑边界进行有效识别。以90幅不同种类农作物病害图像为研究对象,对病斑进行类圆目标检测,检测圆拟合精度为87.01%,圆心定位误差为4.44%。结果表明,该方法能够快速、准确地对类圆病斑进行检测,同时对病斑边界有较好的识别效果。     

基于混沌免疫算法和遥感影像的土地利用分类

为提高利用遥感影像进行土地利用分类的精度，采用了基于混沌免疫算法(Chaos Immune Algorithm)的多光谱遥感影像分类方法。首先应用混沌免疫算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心，然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类。该方法利用混沌变量的遍历性，进行粗粒搜索，优化免疫算法的初始抗体群；通过克隆选择算子、变异算子、抗体的循环补充操作，避免陷入局部最优解，得到全局最优的聚类中心。在对淮南矿区采用TM影像进行的土地利用分类中，试验结果表明该方法分类总精度为89.9％，Kappa系数为0.8     

Effect of the anion citrate on the mineral composition of artificial casein micelles

The composition of artificial casein micelles (ACM) prepared at constant concentration of caseins, calcium (Ca), and phosphate (P(i)) in media with different citrate (Cit) concentrations was studied. The incorporation of the different mineral and protein components to the ACM was conditioned by the Cit concentration. In our working condition, the ACM size remained almost constant for Cit concentration ranging from 7 to 10 mM. This behavior could be indicating that the action of Cit essentially consists of a regulation of the Ca activity. The molar ratio at which Ca and P(i) were incorporated to the ACM varied for different Cit concentrations. At decreasing pH, the Ca/P(i) molar ratios for the remanent ions in the ACM were dependent on the Cit concentration. These observations could be related to a certain kind of competition between Cit, micellar calcium phosphate (MCP), and other groups able to bind Ca in the ACM.     

条件植被温度指数干旱监测方法的完善

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。     

淹水条件下有机酸(糖)对土壤磷素固定的影响

以水田土壤剖面为对象,从磷素固定的角度研究了无定型铁等主要固磷基质在淹水加有机酸(糖)条件下的变化特征及其固磷能力变化特点。结果表明,剖面各层土壤淹水条件下添加有机酸(糖)培养后均可以与Langmiur方程很好拟合,淹水不添加有机酸(糖)与添加的处理相比,所有样品的最大固磷量均表现出降低的特点。淹水后土壤无定形硅含量与淹水前相比有所降低;无定形铁淹水前后变化不大但多数以含量增加为主,加酸(糖)处理中无定形铁含量表现出下降的趋势;络合态铁增加非常明显。无定性硅的变化与土壤固磷能力的变化相关性不显著,淹水前后无定形铁含量变化与最大吸磷量变化之间的相关性达到极显著水平,但淹水加酸(糖)后的最大吸磷量与淹水前相比多数样品有所降低;络合态铁氧化物主要表现为与磷素固定能力一定的负相关。     

旋耕弯刀正切刃展开线的计算与模拟

正切刃是旋耕刀的重要组成部分。为保证正切刃的设计要求，获得正确的展开线，按照旋耕刀的生产制造工艺，推导了正切刃的展开线方程。根据方程可计算出展开线上各点的坐标，并能用偏心圆进行拟合，用圆弧替代不规则曲线，便于制造加工和检验。结果表明，用偏心圆模拟正切刃展开线，其误差很小，符合国家标准。     

基于模糊顺序形态学的植物叶片脉络边缘提取

植物叶片是作物分类和识别的简单有效方法,叶片的脉络和边缘特征提取是识别叶片的基础步骤。植物叶片图像通常受噪声影响,提取清晰的脉络和边缘比较困难,该文提出了基于模糊顺序形态学的植物叶片脉络边缘特征提取方法。首先,根据像素邻域特性,利用植物叶片脉络边缘及内部区域的差异性,构造了隶属度函数;然后,依据Sugeno模糊模型,定义了能够增大叶片脉络边缘和内部区域差异的模糊规则,进行模糊推理;该文采用了抑制噪声特别有效的顺序形态学边缘检测算子,对图像进行脉络边缘提取,最终得到植物叶片脉络和边缘信息图像。试验结果表明,该文方法克服了自然环境中噪声的影响,提取的植物叶片脉络和边缘更加清晰、定位更加准确。     

基于数据融合的玉米种子内部机械裂纹检测方法

为深入研究玉米种子脱粒和输送等环节中产生的内部裂纹机理和检测技术,该文在体视显微检测基础上提出了基于融合技术的边缘检测方法。该方法采用改进的数学形态学方法和传统Sobel边缘检测算子对损伤玉米种子图像进行边缘检测,建立相应的融合规则,将2种方法检测出来的图像边缘进行基于小波变换的融合处理,并从新图像中提取玉米种子内部机械损伤的特征信息。结果表明,该检测方法结合了2种边缘检测方法的优点,有效提高了边缘检测准确性,在准确提取玉米种子内部裂纹特征同时能有效降低噪声,较单一边缘检测算法有更好的效果。     

并联阀芯式高压气动电磁阀的优化设计

电磁阀的开启响应时间对某水下驱动系统的性能影响较大,为减小并联阀芯式高压电磁阀的开启响应时间,根据开启过程的数学模型,推导了开启响应时间的预测模型,以预测模型为基础,运用多种群遗传算法设计了以开启响应时间为优化目标的电磁阀参数优化程序,对阀的结构参数进行优化,分析了各参数对阀开启响应时间的影响,并以优化后参数加工了试验样阀,对优化结果进行了试验验证。结果表明:在10 MPa压力下,优化后阀的开启响应时间预测值为47.6 ms,试验实测开启响应时间为48.3 ms,优化结果与实测结果误差较小。经优化,阀的开启响应时间减小了约14%,满足了驱动系统的基本要求。该研究为进一步提高驱动系统的驱动性能奠定了基础。     

坡面薄层水流流速研究

准确测量坡面薄层水流流速是分析和计算水动力学参数的前提,也是建立土壤侵蚀模型的基础。设置5个坡度(5°,10°,15°,20°,25°)和4个放水流量(2,4,8,16L/min),采用长12m、宽0.1m、高0.3m的水槽对坡面薄层水流流速进行了测量。通过记录水流前锋(前沿)流过水槽的时间计算水流的前沿流速,并采用染色剂示踪法和电解质脉冲法测量水流的平均表层流速和平均流速,与前沿流速进行对比。结果表明:试验的前沿流速为0.237~1.290m/s,且随着坡度和流量的增大呈增大趋势,流量对前沿流速的影响大于坡度的影响,前沿流速可以用坡度和流量的幂函数形式进行预测;将前沿流速与染色剂示踪法测得的平均表层流速和电解质脉冲法测得的平均流速进行对比,发现前沿流速与平均表层流速和平均流速均具有良好的一致性,但平均表层流速的数值远大于前沿流速,其相对误差为-15.018%^-27.825%,2种流速之间可以用系数0.758进行转换;前沿流速与平均流速的数值非常接近,且相对误差随着流量和坡度的增大逐渐减小,2种流速之间的转换系数为0.946。前沿流速与其他2种流速的经验系数主要受雷诺数的影响,所建立的等式可以较好地模拟2种经验系数。研究结果可为坡面薄层水流流速的研究提供参考。