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种子的质量对于增产丰收具有重要的意义。为了准确检测玉米种子是否有机械损伤裂纹,基于机器视觉技术提出了一种能自动提取玉米种子,并自动识别裂纹种子的方法。首先,采用最大类间方差法、数学形态学处理和区域属性度量函数提取单粒玉米种子图像;进而,采用基于模糊集和浮雕算法的图像增强方法与基于小波变换模极大值的边缘检测算法凸显玉米种子的裂纹区域;最后,采用图像相乘运算和数学形态学处理等方法去除种子的轮廓与种子区域的噪声,并提取出玉米种子的裂纹区域。以"郑单958"玉米种子为例,选取了160粒经机械脱粒后外部轮廓形态基本完整的裂纹和无裂纹种子,对320幅胚面和胚乳面图像的识别结果表明:该方法对胚面和胚乳面裂纹检测的准确率分别为94.4%和86.9%,平均准确率为90.6%。本研究为基于机器视觉技术检测裂纹玉米种子,保证种子的质量,提高出苗率提供了技术支持。 相似文献
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国内外关于马铃薯品质检测的机器视觉分级技术研究甚少,马铃薯单薯质量是马铃薯的重要指标.为此,通过对马铃薯图像进行预处理,提取相关特征参数,采用逐步回归分析方法对多个特征参数进行分析和筛选,用马铃薯俯视和侧视投影图像中的面积参数构建了单薯质量模型.利用该模型对300个马铃薯进行了检验,结果表明:该方法提取的参数个数少且检测误差小,满足了生产的需要. 相似文献
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玉米种子的品质关系到后期玉米种植收获的好坏,也是玉米收获后的重要加工环节,一般在收获的玉米中挑选出品质优良的作为种子。利用计算机视觉对玉米种子品质进行挑选,具有效率高、准确度高的优势,可代替传统的人工作业,节省了大量劳动力。计算机视觉技术是通过对玉米种子采集的图像进行格式转换、图像变换、图像直方图信息统计、图像增强、图像分割及形态学处理等一系列图像预处理技术,并提取有效图像进行分析验算。计算机视觉技术对玉米种子品质的研究主要表现在玉米种子的品种、纯度、活力、裂纹等方面的检测,本文对玉米种子的检测智能化进行了阐述,为后期研究提供参考。 相似文献
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多类支持向量机在玉米品种识别中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法.采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个、颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的SVM识别模型.试验结果表明,该方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为100%.在同样的情况下比较了基于BP神经网络(ANN)的识别性能,较ANN 94.3%的识别率,采用SVM的识别效果有了较大的提高,得到了较好的识别效果. 相似文献
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利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像,对其进行图像预处理并按照成像规则进行融合拼接,从融合拼接的珍珠全景图像中提取出珍珠表面颜色、光泽度及均匀度等特征参数;依据与国家标准相一致的判断指标与相应的检测算法来识别和检测珍珠品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,可实时完成珍珠的颜色、光泽度及均匀度等外观品质指标的视觉检测与分类,各个指标的检测精度均达到了80%以上。 相似文献
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针对玉米种粒在收获、脱粒、贮藏时因各种因素造成损伤和人工选种耗时耗力的问题,提出了一种基于机器视觉的玉米种粒破损检测方法。首先,利用图像获取装置得到单粒玉米种粒图像,通过差影法确定图像噪声种类,采用中值滤波方法对图像进行降噪;其次,标记图像边界,运用灰度阈值法完成玉米种粒图像分割。根据玉米种粒的形态特征分别提取玉米种粒的周长、面积、周长面积比、长轴长、短轴长、长宽比6个几何特征和矩形度、圆形度、紧凑度、7个Hu不变矩10个形状特征,共16个特征。完整玉米种粒和破损玉米种粒图像各50幅作为训练样本,将提取的16个特征分量作为输入量,对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,输出量为1、0,分别代表"合格""不合格",训练完成后获得玉米种粒的SVM识别模型;另取完整的玉米种粒和破损的玉米种粒图像各50幅作为测试样本,对训练好的SVM模型进行测试。结果表明:该检测方法对玉米种粒破损识别准确率达95%以上,识别100幅玉米种粒图像的时间为1.27s。研究结果为玉米种粒的实时破损检测提供了参考。 相似文献
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针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。 相似文献
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基于机器视觉的玉米异常果穗筛分方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对玉米品种制种过程中病害果穗的表型识别问题,以玉米果穗整体为研究对象,基于二维快速成像技术实现了霉变、虫蛀和机械损伤3种异常果穗的快速分选。构建了单目视觉便携式图像采集装置,采集了任意摆放的粘连果穗目标图像,分别在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6个颜色特征和5个纹理特征,并实现特征参数的归一化。构建了病害果穗分类模型,并采用已知样本特征向量对支持向量机和BP神经网络方法进行训练和对比分析,最后采用支持向量机方法实现了3种异常果穗的快速分选。实验结果表明,该方法对霉变异常果穗筛分的正确率可达96.0%,虫蛀果穗筛分的正确率可达93.3%,机械损伤果穗筛分的正确率可达90.0%。 相似文献
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机器视觉导航技术是农业机械装备中应用智能控制的重要研究方向.为此,分析了机器视觉信息处理的主流理论框架模型及其存在的不足,提出了一种改进了的机器视觉信息处理的农业机械导航视觉系统结构,并探讨了农业机械机器视觉导航系统的特点及其关键技术.农业机械机器视觉导航研究具有广阔的发展前景. 相似文献
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基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别 总被引:2,自引:0,他引:2
我国玉米种植面积和产量都很大,在农业中占有重要的地位,但收获环节耗费的成本惊人。玉米收获机器人能提高作业效率,极大地降低生产成本,具有广阔的应用前景。路径识别能力是机器人环境适应性的一个重要方面,而机器视觉主要用于农业机器人的路径识别。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别方法,并进行田间的实时图像处理试验。结果表明:该路径识别方法具有较好的田间适应性和实用性,经过载机结构改进和内部参数优化后能为玉米收获的智能化和信息化提供技术支撑。 相似文献