棉花异性纤维图像分割方

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     

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.     

基于高光谱图谱融合技术的英德红茶等级快速无损判别

茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。     

基于PDWT与高光谱的生菜叶片农药残留检测

在离散小波变换特征提取算法基础上,结合有机物近红外谱区倍频中心近似位置,提出一种分段离散小波变换特征提取的方法。以4类农药残留水平(重度超标、中度超标、轻微超标、低于国标)生菜为研究对象,通过透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测,并利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域并提取该区域的平均光谱,依据常见基团主要中心近似位置对平均光谱进行有效分段,以sym5为小波基函数,依次对每段光谱数据进行小波变换分解。通过每段不同层次高频小波系数曲线的奇异值分析,来获取光谱特征波段。为了便于判断特征提取波段的优劣,提出初步评估参数契合度,并结合支持向量机分类准确率进一步评估提取特征波段。试验结果表明:随着农药残留浓度的增加,生菜叶片内部嗜锇颗粒数量变多,而淀粉颗粒变少,细胞间隙逐渐变大。不同浓度农药残留的生菜叶片内部细胞排列结构方式和组织结构存在差异,从而使不同浓度农药残留的生菜近红外光谱具有一定的差异性。与离散小波变换特征提取算法相比,分段离散小波变换具有较高的预测分类准确率。分段数取值为4时,取得最佳的契合度、校正集、交叉验证集与预测集准确率分别为75%、95%、92.86%和90.63%。分段离散小波变换结合契合度参数评估,能有效提高光谱特征提取波段可靠性,为快速、准确地无损检测生菜农药残留提供了一种新方法。     

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.     

高分辨率棉花异性纤维彩色图像的快速分割方法

针对传统的图像分割方法较难分割棉花异性纤维的问题,提出了一种高分辨率棉花异性纤维彩色图像的快速分割方法。该方法通过改进的数学形态学的边缘检测方法得到灰度梯度图,再选取迭代过程中的最佳经验值得到最佳分割阈值,从而实现了灰度梯度图的分割。实验结果表明,该方法可以直接对高分辨率棉花异性纤维彩色图像进行分割,且分割效果较好,并使此环节的计算速度提高2倍以上。     

小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层叶片图像分割

在基于机器视觉的作物营养诊断研究中,通常需要采集叶片样本并在实验室条件下定量测定其营养素含量,但由于叶片间相互重叠,往往使得叶片样本不能清晰地反映在群体番茄冠层图像中。为了解决这一问题,需要利用图像分析技术有效提取作物冠层图像中的叶片,并根据处理结果采集实验室测定样本。本文从复杂背景剔除、梯度图计算、小波变换、标记选取、分水岭分割等环节出发,实现了基于小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层多光谱图像叶片分割。首先对比了4种复杂背景剔除算法,发现当增强因子a=1.3时,基于归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)的阈值分割目标提取准确,适合各种光照条件,时空复杂度低。其次在梯度图计算方面,近红外(Near infrared,NIR)波段图像形态学梯度在保持目标边缘的同时,能消除大量由叶脉、光照等引起的叶片内纹理细节。然后以小波分析为基础进行标记选取,发现当选取db4小波函数、4层小波分解低频系数、阈值为18的H-maxima变换能得到最优的目标标记结果。最后对多光谱番茄冠层图像的小波变换分水岭分割和数学形态学分水岭分割结果进行叠加,发现对复杂背景及不同光照强度下的番茄冠层叶片平均误分率为21%,为基于多光谱图像分析的番茄叶片营养素含量检测提供了一定的技术支持。     

基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究

针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。     

基于光谱成像技术的温室黄瓜识别方法

为实现温室环境下近色系果蔬的采摘识别,提出了一种基于统计方差结合人工神经网络的光谱选择方法对黄瓜敏感波段进行分析验证,并将选定的光谱组合作为温室黄瓜识别中光谱图像获取的参考依据。结果表明,利用所摄敏感波段的图像信息可有效地解决黄瓜目标与背景的区分问题。综合比较黄瓜作物(果实、叶、花)在不同光谱域的分光反射特性差异,利用方差分解方法获取果实信息的敏感波段,在敏感区域内进行主成分分析,将前4个主成分作为网络输入、作物器官类别作为输出,建立3层BP—ANN验证模型。将160个样本数据按比例分为建模集和预测集,模型对建模集120个样本的正确判别率为100%,对预测集40个样本的正确判别率为95%。说明敏感波段的选择能较好地反映黄瓜作物不同器官间的特性差异。     

基于高光谱成像的油菜苗期温度胁迫检测方法

为了保证育苗质量和提供适栽壮苗,满足新一代油菜产业规模化、标准化的需求,以浙油50为研究对象,进行了为期21d的温度胁迫实验,利用高光谱成像技术研究油菜受温度胁迫的健壮苗识别方法。首先通过光谱反射率和连续小波变换提取温度胁迫敏感波段;然后,分别采用连续投影算法和连续小波变换-逐步判别分析法在温度胁迫敏感波段处提取特征波长;分析了油菜苗波段特征和光谱特征随时间的演化规律,筛选出554~714nm波段MA曲线面积、正切特征值tanθ、1213nm和1567nm处反射率以及小波特征w(9,967)、w(13,1213)、w(7,1567)共7个特征,建立了多特征融合的温度胁迫Fisher判别模型。结果表明：模型平均分类准确率为88.68%,在三叶期达到最佳检测准确率,为95.56%,能够较好地区分受温度胁迫的油菜幼苗。本研究为基于高光谱成像技术的油菜健壮苗快速检测提供了参考。     

检测皮棉内部杂质的透射成像影响因素分析

目前对皮棉杂质检测仅限于皮棉表面的图像分析,而检测皮棉内部杂质,才是完整检测皮棉杂质的关键。在分析皮棉杂质透射特性的基础上,确定了光透射成像系统中若干成像参数。对光透射成像中的若干关键技术进行深入研究,定量分析了光源种类、光源能量与透射效果的关系,分析了增强杂质透射效果的方法。通过杂质图像的分析,可有效检测皮棉中各种内部杂质。     

机采棉清杂运动规律模型预测

针对机采棉中残地膜与棉花分离容易受到残地膜质量、机采棉飞入速度及强静电场电压等因素的影响,提出一种机采棉清杂过程中棉花与残地膜运动规律的预测方法。以南疆机采棉新陆早26号为研究对象,利用棉花与残地膜之间的分离率来表征运动规律。利用残地膜质量级别(1、2、3、4级)、荷电后的机采棉飞入速度(9、10、11、12m/s)、强静电场电压(30、40、50、60k V)3个因素作为BP神经网络模型的输入量,再利用改进的遗传算法训练所设计的网络的权值和阈值,建立能表征机采棉运动规律的分离率的预测模型。试验结果表明:利用改进遗传算法结合BP神经网络得到的机采棉与残地膜分离率预测模型能够很好地反应新陆早26号机采棉与残地膜分离应力与主要控制因素之间的非线性关系,预测结果与实测结果之间的平均绝对百分比误差为0.8 2,测试的样本实测值与理想值之间的相关系数为0.9 1 7 5 1,所得到的预测模型效果良好,可为机采棉清杂提供参考。     

基于嵌入式云计算平台的采棉机监控系统设计

为了提高采棉机的自主导航能力,实现采棉机路径规划的在线控制,对采棉机的智能监控系统进行了设计研究,并将多嵌入式平台引入到了智能控制系统中,采用云处理计算方式对多平台节点进行连接,实现了采棉地块视频采集和处理的实时性和智能化。为了验证智能监控系统的可靠性,在棉田对采棉机的智能监控系统进行了实地测试和功能验证。通过测试表明:该监控系统可使采棉机完成路径规划,能够高精度地完成路径在线追踪,其采净率高、落地棉率和含杂率较低,符合大型机械采棉自动化设计的需求。本次研究为云处理技术在嵌入式平台上的应用提供了有效解决方法,对于大型智能机械装备自动化和信息化监控仪器开发具有指导和借鉴意义。     

新疆采棉机械化的现状及思考

棉花生产中人工收获制约棉花生产规模的扩大。概述国内外机械化采棉的现状,结合实际对机采棉的特点进行总结,分析发展机械化采棉过程中存在的问题,提出相应的改进措施,为加快新疆采棉机械化提供参考。     

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。     

统收式采棉机清理装置的研究现状

统收式采棉机将作为经济型采棉机首选机型进行研究,期望通过研究使其适应新疆的高密度种植模式,成为解决新疆棉花机械化收获的一种新选择。在机采棉清理过程中,统收式采棉机清理装置主要清除铃壳、枝秆和青铃等重杂。利用籽棉与杂质颗粒大小、密度、表面状态弹性、硬度等的差别,借助刺钉滚筒或锯齿滚筒与有关工作部件的配合,将密度大于或小于籽棉的杂质从籽棉中分离出去。同时,介绍了几种统收式采棉机的机械清理装置。     

基于径向基支持向量机的棉花虫害识别

针对棉花受棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾和烟粉虱等害虫为害后叶片表面出现不同症状,利用计算机视觉技术识别棉花虫害.通过获取受害棉花叶片图像,预处理后转换至2G-R-B空间,结合Otsu算法实现色斑分割,提取色斑图像R变量、(R +G+B)/3变量的一阶矩、二阶矩和三阶矩为颜色特征,提取非色斑图像拓扑描述子和Hu不变矩为形状特征,提取2层双树复小波变换的细节图像均值和方差为纹理特征,并应用径向基支持向量机识别棉花棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾、烟粉虱等虫害和正常叶片.试验结果表明,当径向基参数σ为3时,棉花虫害识别正确率达88.1％.     

我国采棉机发展历程与研究现状

棉花是我国农业发展的重要经济作物之一,采棉机是棉花机械化采收的重要工具,其发展水平是反应我国农业机械化发展的一个重要指标。近几年来,我国棉花采收质量有了明显增长,采棉机发挥很重要的作用。运用观察法、文献研究法等科学的研究方法,概述我国采棉机的发展历程。通过分析我国目前采棉机的研究现状,梳理我国采棉机发展过程中遇到和出现的一些问题,并提出可能的发展建议和发展策略,为我国采棉机行业的发展提供一定的参考价值。     

我国主要棉区水资源状况及灌溉排水发展方向

根据我国主要棉区137个气象站点降雨量数据、全国灌溉试验数据以及近几年各省水资源公报数据,以GIS为主要工具系统分析了我国主要棉区棉花生育期降水、地表水资源、地下水资源以及水资源总量空间分布状况,根据我国主要棉区的棉花需水特点和降雨利用情况,估算了各分区的棉花净灌溉需水量,提出了各分区节水灌溉发展方向。     

棉箱压实搅龙机构对籽棉压缩作用仿真及分析

建立棉箱压实搅龙机构的离散元仿真模型,仿真其在棉箱实际工作情况,并对压实搅龙机构工作过程中籽棉的压缩过程进行仿真分析,为棉箱压实搅龙的结构设计提供指导。仿真结果表明:籽棉颗粒数量增加时,压实搅龙推送作用对籽棉产生的圧缩力、籽棉颗粒间的挤压力、附着力、缠绕力均随着籽棉数目的增加而增大;当籽棉数量不再增加时,处于推送阶段籽棉间作用力较小,总压缩力趋于平缓;推送阶段结束后,籽棉数量没有增加,但在压实搅龙的推送下,籽棉于棉箱前端堆积相互挤压,籽棉颗粒间的压缩力显著增加,故籽棉的总压缩力快速增加。变径压实搅龙机构由于搅龙直径前大后小,堆积在棉箱尾部的籽棉由小径搅龙以稳定的输送量向前推送,前段大径搅龙将大量的籽棉推送压缩。变径搅龙阶段性推送,压实效果良好,其仿真模型可为其结构参数的设计提供理论参考。