梳棉内层杂质高光谱图像检测

以梳棉内部深度1 ～6 mm处的多种杂质为研究对象,研究了高光谱成像技术检测效果和可行性.在波长460～900 nm范围内,提取高光谱图像中杂质和棉花的像素光谱.采用二次判别分析分类像素,构造分割二值图像,使用面积过滤器和形态学组合方法剔除二值图像中的噪声点和伪目标,统计杂质检测效果.结果表明可以检测棉网内一定深度的普通杂质(植物性杂质)、彩色丙纶丝、有色线和有色布块,能够检测部分黑色毛发和灰色丙纶丝.其中,普通杂质的检测效果最佳,正确检测率超过80％.     

皮棉中异性纤维骨架快速提取算法

提出了一种皮棉中异性纤维骨架提取算法.首先对图像进行距离变换,以距离图中的局部极大值点作为种子点,沿着各个方向上的脊点推进骨架,从而以脊线连接各局部极大值点.扫描骨架点集,对骨架进行细化,剔除对骨架连通性不起作用的重复点.之后,对伪骨架段进行剪枝,最终得到准确的骨架.该方法得到的骨架具有良好的单像素性和连通性,同时对于细长状以及存在断续的异性纤维能进行准确的骨架提取.实验表明,算法的运算复杂度低,能实现异性纤维骨架的快速提取.     

皮棉中异性纤维骨架快速提取算法

提出了一种皮棉中异性纤维骨架提取算法。首先对图像进行距离变换,以距离图中的局部极大值点作为种子点,沿着各个方向上的脊点推进骨架,从而以脊线连接各局部极大值点。扫描骨架点集,对骨架进行细化,剔除对骨架连通性不起作用的重复点。之后,对伪骨架段进行剪枝,最终得到准确的骨架。该方法得到的骨架具有良好的单像素性和连通性,同时对于细长状以及存在断续的异性纤维能进行准确的骨架提取。实验表明,算法的运算复杂度低,能实现异性纤维骨架的快速提取。     

基于小波极值变换的棉花异性纤维边缘检测

棉花异性纤维的边缘检测是用于提取异性纤维的主要特征,检测的质量直接影响到检测的精度.为此,根据棉花异性纤维检测的特点,利用极值小波变换对目标图像进行降噪和边缘特征处理.经过实验对比表明,该方法明显好于其他方法,说明极值小波变换对提高棉花异性纤维边缘检测精度有重要的意义.     

皮棉异性纤维剔除系统设计

设计了一种基于机器视觉的皮棉异性纤维剔除系统,研究了异性纤维在线检测和剔除技术。为满足在线检测要求,提出了基于图像形态学理论的二进制图像腐蚀改进算法和高速气流喷吹的剔除方法。试验表明,在清洁皮棉的生产率为1000kg／h时,改进的图像处理算法对异性纤维达到95％的识别率,高速气流剔除异性纤维时,落棉率可以控制在4％。     

脐橙糖度的高光谱图像无损检测技术

提出了利用高光谱图像系统来检测脐橙糖度的方法.由脐橙反射光谱图像获取反映脐橙糖度的光谱特征波长;应用人工神经网络系统建立了脐橙糖度的预测模型.结果表明,脐橙糖度预测模型相关系数R为0.831,采用高光谱图像无损检测脐橙糖度是可行的.     

基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测

高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势.为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议.     

利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤

提出了利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤的方法.试验以苹果为研究对象,利用500～900 nm范围内的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像,然后设计不均匀二次差分消除了苹果图像亮度分布不均匀的影响,最后通过合适的数字图像处理方法提取苹果的轻微损伤.试验结果表明,高光谱图像技术对苹果轻微损伤的检测正确率达到88.57%.     

不同颜色银杏叶总黄酮含量分布高光谱图像检测

利用近红外高光谱图像技术研究了总黄酮含量在不同颜色(绿色、黄绿色、黄色)银杏叶片上的二维分布规律。采集120片银杏叶在近红外波段(900~1 700 nm)下的高光谱图像信息,并利用分光光度计法测定银杏叶片的总黄酮含量;计算高光谱图像中不同波段下的平均灰度作为银杏叶对应的光谱信息,利用逐步线性回归方法建立黄酮含量校正模型(R=0.930 7);逐一提取待测银杏叶高光谱图像中每个像素点在不同波段的光谱信息,并将其代入黄酮含量校正模型以计算出各个像素点处对应的黄酮含量,从而绘制总黄酮含量在整个银杏叶片上的二维分布图。研究结果表明,银杏叶总黄酮含量随着绿色、黄绿色、黄色而呈现出递增趋势,且总黄酮含量高的区域主要位于叶片的边缘,总黄酮含量低的区域主要位于叶柄附近。研究为揭示有机组分在农产品、食品中的分布规律提供了技术手段。     

棉花异性纤维图像分割方法

通过直方图分析,建立了适用于棉花异性纤维图像的增强模型;提出了改进Otsu法,并对Otsu方法的分割效果进行了深入分析.实验结果表明,所有棉花异性纤维图像的灰度直方图基本都呈单峰特性;所建的增强模型可以显著提高异性纤维目标与皮棉背景之间的对比度;改进Otsu法将最佳阈值的搜索范围从0～255缩减到150～230,使此环节的计算速度提高了2倍多.     

高光谱成像结合模式识别无损检测猕猴桃成熟度

为实现“贵长”猕猴桃成熟度的快速无损检测,提出高光谱成像结合模式识别建立识别模型的检测方法。首先利用可见/近红外(390～1 030 nm)高光谱成像系统采集不同成熟阶段猕猴桃样本的高光谱图像,并获取整个样本区域的光谱反射率。然后对比3种光谱预处理方法：二阶导数、标准正态变换以及多元散射校正对原始光谱的预处理效果。最后分析偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和简化的K最近邻(SKNN)模式识别方法对猕猴桃成熟度的识别性能。结果表明：相对于标准正态变换和多元散射校正两种光谱预处理方法,二阶导数预处理方法对原始光谱的预处理效果相对较好。另外,PLS-DA识别模型对猕猴桃成熟度的识别性能要优于SKNN识别模型,其正确识别率达到100%。表明采用高光谱成像技术结合模式识别方法判别“贵长”猕猴桃成熟度是可行的。     

基于注意力机制的农资标签文本检测

农资包装上的文本含有登记证号、有效成分含量、生产许可证号、产品标准号等产品相关信息,这些不仅为农民购买农资提供重要的依据,还有助于农资监督机构发现影响农资安全的问题,同时也对出口农资的识别有极大的帮助。基于农资包装图像构建数据集,提出一种基于注意力机制的农资标签文本检测模型,该模型使用Swin-Transformer作为骨干网络,采用FPN提取文本特征,设计双特征融合模块(Twin Feature Fusion Module, TFFM)来统合局部特征和全局特征,预测阶段采用缩放式扩展算法来生成文本边框。该模型在自建农资包装图像数据集上的试验结果表明：其准确率、召回率和F值分别为91.4%、87.3%和89.3%,均优于主流方法,对农资包装图像文本检测任务具有一定的优越性。     

基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级研究

小麦叶锈病对我国小麦生产危害巨大,实现小麦叶锈病的监测和快速分级是进行科学生产管理的基础。针对常规图像检测技术的不足,提出一种基于红外热成像技术的快速检测和分级方法。首先,采集整株小麦样本的红外热成像图像,分别计算健康植株、潜伏期植株和显症植株的平均叶温,探明真菌入侵过程中的温度变化规律;然后,将经过直方图均衡化和中值滤波预处理的红外热成像中低于显症植株温度阈值的区域提取出来;通过温度区域划分、低温区域提取和阈值分割,计算病斑面积在整体植株热成像总面积中的百分比;最后,对病情指数进行相关分析,获得相关系数为0. 975 5,预测均方根误差为9. 79%,总识别正确率为90%。结果表明,基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级方法是可行的。     

棉花机械打顶关键技术研究进展

棉花打顶作为棉花种植过程的一个重要环节,对棉花产量与品质具有重要影响。针对我国棉花打顶机械的发展情况,分类总结近年来在棉花高度与顶端检测、打顶装置、控制系统等关键技术方面的研究现状,阐述各个关键技术的突破与创新。同时指出在棉花高度与顶端检测、打顶装置、控制系统等方面检测精度不足、切割可靠性与准确性差、打顶控制算法不完善等问题。提出未来打顶技术研究的发展方向,神经网络、5G通讯等技术可用于棉花打顶识别,创新优化打顶切割装置,先进智能控制算法应用解决棉花打顶控制问题,机器人等先进技术应用到打顶中,发展无人机打顶技术,结合水肥调控栽培技术,推进打顶机械与生产农艺相结合,最大限度减低棉花田间管理复杂度,提升棉花打顶效果,实现棉花机械打顶大规模应用。     

基于改进YOLO v4的群体棉种双面破损检测方法

针对研究人员难以利用计算机视觉对棉种这类尺寸较小的物体进行双面检测,导致检测效果不佳的问题,设计了一款新型棉种检测分选装置,利用亚克力板在强光和白色背景下透明的特点,将棉种通过上料装置滑入透明亚克力板的凹槽中,随着转盘的转动,同一批棉种的正反两面图像分别由2个不同位置的CCD相机采集得到.利用改进YOLO v4的目标检...     

基于TS的农网无功检测新方法的

对现有的无功检测方法进行了分析，提出了一种基于正交小波变换的基波无功功率实时检测方法。该方法用电力系统电压、电流信号离散采集的数据，可方便地对系统功率因数实时检测，能有效地从含各次谐波和随机干扰的电压、电流信号中分解出无功补偿所需的基波无功分量，从而得到农网无功补偿所需的实时无功功率数据。通过仿真，验证了所提方法的有效性。     

电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点,满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求.本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展;从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向,对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析,突出了电子鼻...     

基于卷积算法的自动割草机目标检测应用研究

为进一步提高我国自动割草机的目标检测准确度与整机作业效率,采用卷积算法理论针对其检测系统展开设计应用研究.在整机结构组成及作业原理基础上,根据卷积算法执行规则流程,建立目标函数与检测核心模型,并针对检测系统进行软件设计与硬件平台搭建,并进行自动割草机目标检测作业试验.结果表明:经卷积算法应用,自动收割机检测系统可实现目...     

基于滑觉检测的农业机器人果蔬柔性抓取控制研究

果蔬采摘是水果蔬菜生产种植中最繁琐、最耗时间、最费精力的部分之一,直接影响果蔬日后的价值和销售。随着经济的快速发展、外出务工人员增多及农业劳动力减少,劳动力在果蔬种植成本所占比例越来越大。实现果蔬自动化采摘是降低成本、释放农业劳动力的重要举措。20世纪80年代,美国成功生产了世界上第1台西红柿采摘机器人。近年来,随着信息技术和自动化技术的高速发展,农业采摘机器人的研究和开发取得了很大进步,但对果蔬柔性抓取的研究进展较慢。为此,基于滑觉传感检测技术与果蔬损伤机理,以农业机器人采摘控制系统为研究平台,运用离散小波变换算法,从传感器和抓取力控制着手,深入研究和设计了农业机器人柔性无损采摘控制系统。试验表明:系统运行稳定,可靠性强,对实现果蔬柔性采摘具有十分重要的应用意义。     

模糊识别技术在大田害虫检测系统中的应用

介绍了基于模糊识别技术的大田害虫实时检测系统。该系统运用修正的自适应邻域平均法增强大田害虫图像的质量，用数学形态学开、闭运算将害虫从背景中分割出来，并利用去除杂点法对分割后的二值图像进行滤波。从其十多个形态学特征中选取出7个有效特征，采用了模糊识别算法进行了分类。识别正确率达到了97．7％。