基于机器视觉的甜瓜成熟度判别研究

为了满足甜瓜自动加工分选的需求,提高甜瓜分拣的效率,采用机器视觉技术对甜瓜进行成熟度判别研究。采集"新甜"甜瓜3个不同成熟度阶段的图像。首先,通过RGB色彩模型和灰度共生矩阵(GLCM)分析、计算甜瓜颜色及纹理特征,然后基于全部特征值和经主成分优选后特征值,建立PLS-LS-SVM预测模型。结果表明,经主成分优选后建立的PCA-LS-SVM预测模型效果最好,综合判别准确率为100%。基于全特征值建立的PLS模型和经主成分优选后建立的PCA-PLS模型综合判别准确率均为97.96%,但是PCA-PLS模型判别速度更高。研究为甜瓜智能化分级分选系统的研发提供了理论支持。     

基于叶片纹理特征的棉花蚜害诊断模型研究

【目的】为探究棉花叶片蚜害快速识别的可行性,本研究对健康和受棉蚜为害的棉花叶片的高光谱图像进行识别。【方法】以新陆早45号为研究对象,通过获取健康和受棉蚜为害棉花叶片的高光谱图像,提取不同处理下棉花叶片的感兴趣区域光谱图像信息,并采用3种降维手段获取高光谱特征。利用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取图像的纹理特征,构建棉蚜为害诊断模型。【结果】采用全纹理特征数据结合随机蛙跳-偏最小二乘线性判别分析模型(RF-PLS-LDA)建模得到的预测集识别率为91.49%;以能量(Energy)作为输入,建立主成分载荷-偏最小二乘线性判别分析模型(PCA-Loading-PLS-LDA),对预测集识别率达到92.55%。【结论】以灰度共生矩阵二阶统计量能量建模可有效地简化模型,减少计算量,提高预测的稳定性。基于纹理特征向量能有效地实现蚜害棉花叶片的识别,为虫情的快速识别提供技术支持。     

基于纹理特征和神经网络的图像识别

图像特征是用来区分图像内部最基本属性或特征的,它包括了几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等,在这些特征中纹理特征理解过于复杂,至今尚未有一个大家都认同的定义,从而也就使得纹理分析变得很困难。该文主要研究图像的分类识别,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取。以8位灰度图为研究对象,依次对图像进行4个方向(0°、45°、90°、135°)的扫描,并分别建立灰度共生矩阵,从而提取纹理特征参数,然后建立BP神经网络模型,用提取的纹理特征值,来训练BP神经网络模型,使网络模型能够识别图像的内容。此文提出了用纹理特征训练神经网络的方法来识别图像,研究结果表明,纹理是图像分析中一个非常重要的特征,所提取的图像特征是描述图像相当有效的参数。     

机器视觉检测鲜烟叶的分级装置设计

针对农民在烟叶送烤前对烟叶分级的非重视度和非客观性等问题,本文提出基于机器视觉技术的烟叶图像检测分类方法对烟叶编烟送烤前进行成熟度划分,设计了全自动化的鲜烟叶检测分级装置。该系统的机械结构由自动上样抓取烟叶机构、烟叶输送台、检测机构,分拣机构等四个部分组成。自动上样的烟叶在传送带上被CCD检测并进行图像处理。首先对图像的噪点采用邻域平均和中值滤波组合的方法进行区域去噪处理;使用最小误差阈值分割方法分离背景和烟叶,然后增强图像信号,提取感性区域的颜色信息。采用烟叶的4个特征信息(R,G,B颜色值和色调H值)来表征烟叶的级别特性。通过装置自主学习建立样本库,然后参考学习的样本库对未知样品进行检测分级。实验结果表明根据烟叶色泽的不同,相邻类型之间的色泽差异越大,分类准确度越高。检测分类的平均速度在2-3秒/片,满足现场即时检测要求。     

小麦不完善粒图像采集技术及检测设备研发

针对现阶段国内外小麦不完善粒研究仍存在检测识别率不高、检测条件苛刻、检测时间过长等问题,开发了一套基于图像识别的小麦不完善粒快速检测技术,对图像采集、关键硬件、机器视觉和深度学习等做了一系列研究。研究结果表明,开发的小麦不完善粒图像检测设备对一个标准小麦样品检测时间能够控制在10 min以内,对不完善粒的平均识别率达到80%以上。相较于传统的人工检测,检测周期大大缩短,同时避免了不同质检员之间的感官误差,对于小麦快速收购、储存管理和品级鉴定具有重要意义,同时对于农业自动化检测技术的发展也具有积极意义。     

基于大米挥发性成分的产地溯源研究

为了判别大米产地、保护东北大米品牌,采用电子鼻PEN3对来自3个不同区域的大米进行了检测。确定了煮熟大米样品进行测定的最优条件为当环境温度为25℃时,样品上样量10 g,顶空生成时间0.5 h,顶空体积50 m L。以线性判别分析方法为主,结合主成分分析法可以很好地判别大米的产地,为电子鼻用于大米的溯源提供了理论基础和技术支持。     

储藏温度和水分对大米糊化特性影响的研究

对不同储藏条件下大米的糊化特性进行了分析研究.本次试验选用的样品为丰优22型籼稻,选择含水量为13.5％、14.5％和15.5％三个不同梯度的试样,分别保存于15℃、20℃、25℃、30℃下模拟储藏两年,利用快速粘度分析仪测出其相应的糊化主要特征值进行了相关性及方差分析.结果表明,储藏温度和含水量与大米粘度的回升值和糊化温度呈正相关,且储藏温度对大米糊化特性的影响非常显著.     

基于Visual c++矩形标尺智能识别

通过利用图像处理和图像识别领域的边界分割Robert局部边缘检测算子方法及梯度算子区域迭代的阈值图像分割算法相结合来对图像特征进行二次提取,不同于单独采用边界分割与区域分割算法,该算法通过对边缘检测结果的差分结果的迭代分析,有效的增强了识别算法对识别条件的适应性及识别精度,并采用Visual C 编程进行计算机图像辅助设计作为实现手段.     

对稻谷粘度测定结果准确度的剖析

按GB5516—85规定的检测方法，通过对同一样品反复多次试验，剖析样品加工精度、粗细度、糊化沸腾程度等因素对测定结果的影响程度，为粮食检测工作者对粘度测定的操作环节形成统一观点提供参考，以使我们获得的数据更准确、有效。     

OTSU最佳阈值法在棉花幼苗识别中的应用研究

 棉花幼苗的识别与分离是实现自动化移栽的关键步骤,本文用视觉图像处理技术对棉花幼苗的识别进行了研究。对于用摄像头获取的棉花幼苗图像,在分析棉花幼苗及背景颜色的基础上,采用了OTSU法将表征在RGB颜色空间内的彩色图像转化为灰度图像,并使用非线性滤波法对灰度图像进行去噪处理,通过最大类间方差法选取了最佳分割阈值,将灰度图像转化为二值化图像。为了更好地提取并识别棉花幼苗特征,又细化处理了二值化图像,设计了去骨刺处理,消除了细化后图像骨刺对特征识别的影响,并且使用了加权模板匹配法,设计了防误判匹配法则。应用这些方法,实现了棉花幼苗的识别,说明用图像处理方法识别棉花幼苗是完全可行的。     

检验用碾米机的研制报告

碾米机是检验稻谷出米率的专用设备,也是稻谷品质检验工作必需的糙米碾白设备。利用碾米机磨腔中砂轮与糙米之间的摩擦,除去大部分或全部糠皮。通过控制入磨试样量及碾磨时间,将糙米碾成不同精度的白米。碾米机的碾米质量直接影响到稻谷和优质稻谷国家标准的贯彻执行时的等级判定。     

The Diagnostic Model of Cotton Aphids Based on Leaf Textural Features

[Objective] The aim of this research is to explore the possibility of rapid identification of aphid damage to cotton leaves by identifying the hyperspectral image about healthy and aphid damage cotton leaves. [Method] Taking Xinluzao 45 as material, hyperspectral images of healthy and damaged cotton leaves by aphids were obtained, and hyperspectral image information was extracted from interested regions of different cotton samples. Then three descending dimension methods were used to extract hyperspectral feature, and Gray-Level Co-occurrence Matrix to extract image texture feature. Finally a cotton aphids damage diagnostic model was built up. [Result] The prediction accuracy based on all textural samples input Random frog-partial least-square-linear discriminant Function (RF-PLS-LDA) model was 91.49%. The prediction accuracy based on energy data input principal component analysis-loading partial least-square-linear discriminant function (PCA-Loading-PLS-LDA) model was 92.55%. [Conclusion] The second-order statistics (energy) of gray co-occurrence matrix can be used to simplify the model, reduce the computation and improve the stability of prediction. Based on the texture feature vector, the identification of aphid cotton leaves can be realized effectively, which provides a method for the rapid identification of insect pests.     

计算机视觉技术在水稻氮素营养诊断中应用的研究进展

为探究水稻冠层外观特征与水稻氮素营养状况的关系,综述了应用计算机视觉技术进行水稻氮素营养诊断的基本思路及研究进展。主要分述了常规性水稻氮素营养指标的获取,水稻冠层图像的获取、预处理以及特征的提取与优化,水稻氮素营养诊断模型建立的方法等方面的内容。指出近地面水稻冠层图像的获取方法、水稻图像处理方法、多种综合性特征的优化选择方式都有待进一步研究,应用机器学习进行水稻氮素营养诊断建模的方法需要更加深入探究。今后应加大计算机视觉技术在水稻氮素营养诊断相关研究中的应用,将多种图像处理方法、特征优化选择方法与机器学习建模方法相结合,并探寻更为简便易行的方法进行水稻氮素营养诊断。     

食用稻米品质性状间的相关性分析

对来自全国各地的8 390份稻米样品按籼型常规稻、籼型杂交稻、粳型常规稻和粳型杂交稻进行分类,并对其品质性状做了相关分析和多重比较。简单相关分析的结果表明：（1）在碾磨品质上,糙米率、精米率、整精米率两两极显著正相关;（2）在外观品质上,籼粳稻的长宽比与糙米率、精米率、整精米率、垩白率、垩白度均呈显著负相     

不同粒型稻米碾磨特性及蛋白质分布的比较

以3个具不同品质和粒形特点的典型水稻品种,比较研究了稻米碾磨特性及蛋白质含量与组分在籽粒内部的分布情况。碾磨程度和达到相应碾磨程度所需碾磨时间之间的非线性关系显示糠层由外到内硬度不断增加;淀粉胚乳层硬度保持不变,且高于糠层硬度。不同品种达到相同碾磨程度所需时间差异较大,说明淀粉等物质的沉积密度在品种中存在较大差异。蛋白质含量在籽粒不同部位不是均匀分布的,3个品种糙米中均约85%的蛋白质分布在胚乳层中,清芦占11的蛋白质含量以外层胚乳最高,苏御糯和扬辐粳4901蛋白质含量均以糠层最高。随碾磨程度的提高,籽粒蛋白质含量由表及里呈降低趋势,核心层胚乳只有糠层的1/2左右,但不同类型水稻品种的降低趋势不同。SDS-PAGE分析表明,不同种子贮藏蛋白组分在籽粒内部的分布是相对均匀的,说明不同蛋白质组分在积累过程中,其遗传表达相对同步。     

生育类型与施氮水平对粳稻加工品质的影响

以长江中下游地区5种生育类型中有代表性的57个粳稻品种为试材,研究了空白,低(150 kg hm^-2)、中(225 kg hm^-2)、高(300 kg hm^-2) 4种氮素水平下粳稻加工品质的变化规律,探讨了粳稻加工品质各项指标在不同氮肥水平和生育类型下的差异以及整精米率对氮素响应的品种差异及其分类。结果表明: (1)所有类型品种,糙米率、精米率和整精米率均随氮肥水平的增加而增加,但增加幅度逐渐减小,其中整精米率在高肥与中肥水平下的差异不显著。(2)总体上各类型品种间生育期越长,加工品质越好：晚粳类型的糙米率、精米率和整精米率高于中粳类型,各类型内迟熟品种高于早熟品种,其中晚粳品种的平均整精米率比中粳品种高出19.07%。(3)根据水稻整精米率对氮肥响应的敏感程度,把所有品种分为迟钝型、中间型和敏感型3种。并据此推荐了利于生产实践中提高加工品质的两类品种,一类是整精米率较高且在各氮肥水平下均表现比较稳定,另一类在低氮肥水平下整精米率较低,但通过增施氮肥,可把整精米率提高到较高水平。     

生育类型与施氮水平对粳稻加工品质的影响

以长江中下游地区5种生育类型中有代表性的57个粳稻品种为试材,研究了空白,低(150 kg hm^-2)、中(225 kg hm^-2)、高(300 kg hm^-2) 4种氮素水平下粳稻加工品质的变化规律,探讨了粳稻加工品质各项指标在不同氮肥水平和生育类型下的差异以及整精米率对氮素响应的品种差异及其分类。结果表明: (1)所有类型品种,糙米率、精米率和整精米率均随氮肥水平的增加而增加,但增加幅度逐渐减小,其中整精米率在高肥与中肥水平下的差异不显著。(2)总体上各类型品种间生育期越长,加工品质越好：晚粳类型的糙米率、精米率和整精米率高于中粳类型,各类型内迟熟品种高于早熟品种,其中晚粳品种的平均整精米率比中粳品种高出19.07%。(3)根据水稻整精米率对氮肥响应的敏感程度,把所有品种分为迟钝型、中间型和敏感型3种。并据此推荐了利于生产实践中提高加工品质的两类品种,一类是整精米率较高且在各氮肥水平下均表现比较稳定,另一类在低氮肥水平下整精米率较低,但通过增施氮肥,可把整精米率提高到较高水平。     

我国东北地区稻米垩白发生规律研究

以生产上大面积推广应用的水稻主栽品种为样本, 分析了东北全区域活动积温与水稻垩白率、垩白面积、垩白度的关系. 结果表明, 垩白率是影响这一地区稻米垩白品质的主要因素. 稻米垩白率的发生与当地活动积温呈显著负相关, 并与水稻低温冷害发生规律相一致. 一般气候正常年份东北各地都可以生产出低垩白优质米, 异常低温气候条     

四川不同生态区高产栽培条件下的杂交籼稻的稻米品质

郫县、汉源、射洪、邻水是四川具代表性的4个生态区,郫县位于成都平原区,土壤肥沃但受弱光限制;汉源位于攀西高海拔地区,温光充足;射洪位于川中丘陵区,受地形制约而气温日差较小;邻水则位于川东丘陵区,水资源缺乏且受干旱等灾害制约。本文以位于这4个典型生态区实施的水稻高产示范片为研究对象,分别对4个生态区及各生态区不同栽培方式、不同高产水平的杂交籼稻稻米碾米品质、外观品质、蛋白质含量、直链淀粉含量及淀粉RVA谱特征值进行比较研究。结果表明:(1)生态条件与稻米品质有密切关系,受气温和土壤肥力影响较大,郫县的稻米品质最优,邻水相对较劣;齐穗前后气温略高及较高的土壤全氮、全钾、速效磷含量有利于高碾米品质的形成;土壤全磷含量的降低可显著增加米粒长宽比;灌浆成熟期的高温会增加稻米的垩白粒率和垩白度,而土壤速效磷含量高则有利于降低垩白粒率和垩白度;灌浆结实期的高温也会降低稻米蛋白质含量;直链淀粉含量随土壤有机质含量的升高而升高;峰值黏度与土壤全钾含量显著负相关,崩解值与土壤全钾、速效磷显著负相关,还与齐穗前8~21 d的日最高气温显著正相关,回复值、峰值时间与齐穗前14~21 d日最高气温、抽穗至成熟期日最高气温呈显著或极显著负相关,与土壤碱解氮呈显著正相关。(2)各栽培方式间,机直播的碾米品质较优,优化定抛的直链淀粉含量较高,而机插的峰值黏度、崩解值较高,消减值较低,蒸煮食味品质较好。(3)高产及超高产田块的碾米品质整体较优,而外观品质和蒸煮食味品质相对较差。本研究可为四川杂交中籼稻高产优质栽培技术提供理论参考。     

Genomic regions associated with milling quality and grain shape identified in a set of random introgression lines of rice (Oryza sativa L.)

Rice milling quality is the final part of grain yield making it fit for eating and a complex trait that remains poorly understood genetically. Three components of rice milling quality, i.e. brown rice rate, milled rice rate and head rice rate and related rice grain shape traits were genetically dissected by the QTL mapping approach using a set of 231 random rice introgression lines and 160 SSR markers. A total of 10 genomic regions were found to be associated with rice grain shape and milling quality traits. Of these, one major QTL on chromosome 7 had large effects on rice grain shape and milling quality and was detected consistently in several related populations of rice, which offers an opportunity for marker‐aided improvement of rice milling quality and QTL cloning.