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基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。 相似文献
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随着农业现代化技术的不断发展,无人驾驶技术开始被应用到农机的设计上,为了实现农机的无人驾驶,首先需要使农机具备智能化视觉系统。为了提高农机视觉系统的导航线识别能力,将基于翻译工具的字符识别技术引入到了系统的设计上,结合图像处理技术,通过对导航线的初步定位、二次定位和图像的滤波、灰度化及增强处理,可以准确识别出作业区域的导航位置线,还可以得到实时的位置坐标。测试结果表明:收割机在自主行走时可以沿着导航线位置行走,并通过坐标点来实时的修正行走方向,达到了精准定位导航的目的。 相似文献
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对工件识别过程中,对于机器视觉技术的应用进行了一定的分析,并且简要地介绍了主要图像处理算法。在此基础寻求有效方法,对自动分拣系统决策方面提供一定的支持。 相似文献
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机器视觉技术的发展和应用 总被引:2,自引:0,他引:2
1机器视觉系统的概述 机器视觉(又称计算机视觉)是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别.简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作. 相似文献
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首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建:接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况;最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 相似文献
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针对自动化育苗流程中的嫁接苗移栽环节,提出了一种基于机器视觉的嫁接苗移栽实时定位系统。该系统能根据点云信息定位每次移栽嫁接苗时穴孔的位置,并且在穴盘受迫移动后重新定位穴孔的位置。具体的方法是通过RGB传感器与红外传感器获取工作区域内的点云信息,利用点云信息,首先离线标定传送带平面方程,进而根据实时的位置信息完成穴盘与背景的在线分离;接着从分离出的穴盘点云得到对应的二维掩膜,从掩膜中的单连通区域推算出每个穴孔的位置;针对穴盘移动之后的重定位,使用了基于随机采样一致算法的单应矩阵计算方法,由历史单应矩阵从初次定位的穴孔坐标计算出当前的穴孔位置。实验表明,该定位系统能有效定位穴孔的位置,满足嫁接苗移栽要求。 相似文献
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基于机器视觉的高精度测量技术在国内外已广泛应用于工业、医学、农业等领域,近年来在农业工程相关研究与应用中也得到了长足进展,应用对象涉及到蔬菜、水果、农作物和相关农业作业装备等。为此,从机器视觉定量检测和精确检测的角度出发,综述近年来机器视觉检测技术在农产品分级、农业机器人动作规划、植物生长参数检测和播种机排种性能试验等方面的应用以及进展,同时也简要讨论了该技术在非农业领域的应用现状和在农业工程领域的发展趋势,为农业现代化新技术的应用提供参考。 相似文献