基于光敏电阻的茎秆直径无损测量方案试验分析

针对现有植物茎秆直径测量时对被测部位施加的预紧力会影响植物的正常生长这一问题,提出一种利用光敏电阻对植物茎秆直径进行无损测量的设计方案,并通过试验验证了该方案的可行性;试验结果表明:在强光近距离试验条件下光敏电阻特性较好,在有效范围8.55mm内线性特性显著,此时其灵敏度达到73.38Ω/mm。     

基于OpenCV的齿轮自动识别研究

利用OpenCV图像处理技术对工业中齿轮图像进行自动识别检测,并在图中用矩形框标注出轮廓。运用了灰度化处理、边界检测的方法对图像进行平滑模糊处理,再运用二值化、腐蚀膨胀、轮廓检测的方法获得齿轮的外形数据,并对最后识别结果进行分析。     

奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战

奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面,分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现,当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发,而性能验证和决策支持的研究较少,面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大,缺乏早期跛行识别技术手段,奶牛个体差异干扰模型识别精度,牧场非结构化环境对识别系统性能要求高,以及技术应用效果难评估等。因此,为促进奶牛跛行自动识别技术的发展,建议推动牧场跛行监测数据共享,研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法,开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道,并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。     

基于机器视觉的金银花图像识别处理算法研究

运用机器视觉和图像处理的方法可实现金银花的自动化采摘,提高采摘效率.首先通过摄像机对金银花进行图像采集,将采集到的金银花图像进行中值滤波处理,有效消除图中的噪音;然后对金银花图像进行RGB和HSV颜色分割,找出金银花与背景区分最明显的分量B;再对分量B进行阈值分割处理,设定阈值,将金银花从背景中提取出来,运用形态学运算...     

基于图像处理的大米粒形检测技术研究

传统的大米颗粒检测的方法存在一定的局限性,尝试应用计算机图像处理技术来直接获得大米颗粒的信息.首先对获取的大米图像进行增强处理,在此基础上,研究几种不同的边缘检测算子来实现对大米粒形的检测并比较其结果.实验结果表明,Canny算子对大米粒形检测效果良好,该方法用于大米粒形的识别时对大米的判定正确率较高.     

基于边缘检测的数字图像拼接实现研究

图像拼接在天文图像处理、日常照片扩展、大型图像的获得等方面应用极其广泛,是地理、人文、科技发展的重要标志.本文采用基于特征的图像拼接算法,利用Canny算子进行边缘检测提取数字图像特征,通过图像预处理(去噪,边缘提取,直方图处理等)、图像配准、图像重构融合等操作,在Matlab平台下实现两幅大小一样、光照条件一致的灰度...     

基于改进Canny和灰度矩的水下图像边缘检测方法研究

针对水下图像对比度差、模糊,致使检测出的边缘存在不连续和伪边缘的问题,提出一种基于改进的Canny和亚像素的水下图像边缘检测方法。采用改进的Canny算法检测水下图像的像素级边缘,在此基础上采用灰度矩提取图像的亚像素边缘特征,提高边缘的定位精度和检测率。实验结果表明,提出的算法相较于传统的像素级边缘检测算法在边缘轮廓的提取、减少伪边缘、提升边缘精度方面有较大优势,尤其是对深海环境中光源单一以及图像对比度差的物体边缘的检测具有更显著的效果和定位精度。     

雾化喷头雾滴直径分布测试环境的研究

阐述了雾滴直径分布测试系统的组成和激光粒子仪的测量原理.利用雾滴直径分布测试系统测得扇形喷头XR11001的雾滴直径分布,对雾滴大小分布进行Rosin-Rammler 分布拟合.采用插值法得到雾滴的直径分布图,从而计算出雾滴直径的分布指数.     

基于“淹没法”的双孢菇检测及直径测量方法

随着双孢菇种植面积和产量的增长,智能化采摘机器人的需求已迫在眉睫。为了给采摘机器人提供作业目标和参数信息,通过对双孢菇(白菇)深度图像进行处理和分析,实现了目标检测和直径测量。首先,根据双孢菇三维纵深结构特点,开发了“淹没法”双孢菇-菇床基质分割方法,实现了双孢菇的准确检测;然后,通过坐标变换,得到双孢菇菇盖边缘点的世界坐标,利用Hough圆检测实现双孢菇的直径测量。试验结果表明:此方法双孢菇检出率89%以上,漏检率低于11%,错检率低于2.26%,直径测量误差为2.15%~3.15%,单个蘑菇运算耗时约0.26~0.37s,可为双孢菇机械化采收提供在线、实时的信息决策支持,提高了双孢菇采收质量和效率,并有助于提高双孢菇采收机器人的智能化水平。     

电子条码尺立木胸径自动测量研究

为了实现立木胸径的快速、准确测定,以EAN-13条形码编码和译码规则为模版,基于Android开发平台和Open CV图像智能处理技术,设计了一种可以实现单人作业、立木胸径自动测量的电子条码尺。条码尺编码完成后,利用开发的手机APP扫描条形码图像,通过图像的预处理、条形码的定位与识别、胸径的自动测量与记录、数据保存与导出等过程,实现立木胸径自动测量。经实验验证,该方法进行立木胸径测量的精度达99.95%以上,满足国家森林资源连续清查的精度要求,测量工作的效率也得到显著提高。     

自动对靶精准施药机研究——基于图像边缘检测和目标识别

为了提高施药作业的效率和实际着药量,降低喷药成本和给环境造成的负担,提出了准确精量的对靶施药系统的设计理念,并给出了施药平台的原理和结构构成,最后对施药平台的图像处理系统进行了重点设计。为了验证方案的可行性,以传统的施药机械为搭载平台,将PC图像处理器嵌入到了精准对靶控制系统中,选择地势平坦的果园为实验场地,对施药平台进行了实验研究。实验结果表明:基于图像边缘检测和目标识别的自动对靶施药平台即使在光线不好的条件下,仍可以准确地得到果树果实和枝叶的位置信息,施药平台的实际着药量要比传统施药平台更高,而成本却更低,从而验证了方案的可行性。     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。     

土壤水势对春季桃树茎干变化的影响研究

将土壤水势控制在-10~-20 kPa和-40~-60 kPa,以自然条件为对照。分析3个小区不同时段土壤水势变化对桃树茎干生长的影响,研究结果表明,在干旱半干旱气候条件下,春季桃树在不同生长时段内相对适宜土壤水势分别为-23.38,-22.16和-42.94 kPa。对不同小区春季各月份桃树茎干日变化规律进行分析,3月份茎干日变化呈台阶式上升变化趋势,4月份桃树茎干日变化呈"W"变化趋势,5月份桃树茎干日变化规律基本呈"勺状"变化趋势。对4月和5月茎干日变化曲线进行拟合,符合Guss曲线变化规律。同时分析了影响桃树茎干日最大收缩量(MDS)的主要因素,明确以MDS作为灌溉指标的适用条件,进一步分析了以MDS作为灌溉指标的缺陷。     

基于车载二维激光扫描的树冠体积在线测量

采用车载二维激光扫描仪获取树木单侧点云数据,坐标变换后通过设置感兴趣区域检测树木,利用垂直分布特性识别树干,得到树冠中心距离。考虑树冠连续/不连续2种情况进行树木分割,将树冠外缘距离与对应树干距离相减算出树冠厚度。将树冠体积离散化为长方体,利用树冠厚度、相邻测量点垂直方向距离、车辆速度、扫描周期等参数进行计算。采用FIFO缓冲区保存在线数据,新采集的一帧数据写入缓冲区末尾,同时从缓冲区开头读出处理好的数据帧输出,实现树冠体积的在线测量。实验结果证明,树冠连续/不连续场景下,方法均能准确检测分割树冠、识别树干,实现树冠体积的在线测量。     

基于点云数据的测树因子自动提取方法

树冠的结构复杂、形态各异,测树因子的自动、准确、无损测量是森林调查中的一个重要研究项目。以三维激光扫描仪获取的三维点云数据为研究对象,基于计算几何学的寻找凸包算法,自动提取树冠的表面积、投影面积以及体积等测树因子。为验证算法的准确性,随机选取8个树种的120株待测立木进行试验,试验表明该方法测得的立木树高平均相对误差为2.33%,胸径平均相对误差为1.10%,冠幅平均相对误差为3.92%,自动解算的树冠表面积、树冠投影面积以及树冠体积相对于传统方法测得的参考值的平均相对误差分别为3.48%、6.01%和5.59%。因此以三维激光扫描仪获取点云数据,运用三维凸包算法,能够自动准确计算这些原本难以精确测量的因子,为应用三维激光扫描仪自动提取立木的测树因子提供了参考。     

手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验

为了在森林资源调查中快速、高效、精准地测量立木胸径,提高调查作业的工作效率,设计了一种手持式高精度立木胸径测量设备。该设备集成了中央处理器、胸径传感器、液晶显示屏、存储器、无线通讯模块等,其中,胸径传感器是利用电子技术和机械原理将测量长度信息转换为电压信号,由中央处理器处理计算得到胸径测量值。该设备以无线通讯方式配合载有数据接收端的智能手机协同使用,可实现胸径的测量、编码、记录、编辑、存储和导出等功能。野外试验结果表明,该设备在不同树种间的立木测量精度均不小于99.97%,符合国家森林资源连续清查工作的测量精度标准,测量效率达传统测径围尺工作效率的2倍以上。     

基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别

为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用Alex Net、Vgg Net-16、Inception-V3及ResNet-50这4种在Image Net大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取,然后迁移到目标树种数据集上,训练出4个不同的分类模型,最后通过相对多数投票法和加权平均法建立集成模型。构建了一个新的树种图像数据集——Trees Net,基于该数据集,设计了多类实验,并将该方法与传统的图像识别方法进行了分析比较。实验结果表明:该方法对复杂背景下树种图像识别准确率达到99. 15%,对于树木整体图像识别具有较好的效果。     

基于Mask R-CNN的单株柑橘树冠识别与分割

针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法.通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素.结果 表明:参与建模的果园单株树冠...