机器视觉技术在大豆叶片叶绿素含量测算上的应用

植物叶绿素含量测算方法有很多,但是无论何种方法,由于复杂的检测技术条件,在实际应用中均存在着一定困难,人们希望获得更快更简捷的检测方法和工具。随着计算机视觉技术的专业化与计算机硬件成本的降低和速度的提高,在农产品诊断领域应用计算机视觉已变得越来越具有吸引力。为此,应用计算机视觉技术对大豆叶片叶绿素含量进行了测算。大豆叶片叶绿素含量的多少是进行合理施肥的前提,因此具有非常重要的意义。     

计算机视觉技术在农业领域的应用

綜述了计算机视觉技术在监测农作物生长、诊断农作物营养元素、种质资源研究、预测预报病虫草害、农产品收获和检测等方面的应用;介绍了国外对计算机视觉在农业领域中应用的研究动态;分析了我国在这方面研究存在的问题,并就计算机视觉在农业领域应用前景进行了展望.     

计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用分析

计算机视觉技术通常用于复杂物体的自动化检测、识别、分割和定位,将计算机视觉技术应用在农业机械中,有利于实现农业生产的自动化、智能化,提高农业生产效率。基于此,研究小组首先介绍了计算机视觉技术在农业机械中的应用范围,主要包括农产品质量检测、农作物病虫害诊断、农机作业监测、农机自动导航等;分析了计算机视觉技术在农业机械中的应用优势,如实现智能化作业、提高作业精度、实现精确采摘、减少劳动力消耗、降低生产成本等;提出了计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用方法和未来的发展趋势,包括开发高分辨率、高帧率和大视场相机,提高智能控制算法的实时性和准确性,加快计算机视觉技术的商业化进程等。以期为提高农业生产效率,推动我国农业现代化发展提供重要支撑。     

基于计算机视觉技术的苹果树健康诊断系统研究

为通过计算机视觉技术在图像的获取和处理的应用来解决苹果树叶病斑诊断问题,探索了计算器视觉技术在苹果病变叶片表面特征的检测方法,并运用颜色模型对比方法,设计了一套苹果树健康诊断系统。试验结果表明:此系统平均正确诊断率率为96.5%,识别正确率较高,能够有效解决实际问题,达到了预期的效果,符合设计要求,同时也验证了计算机视觉技术在病变叶片诊断上的应用切实可行。     

计算机视觉在种子品质检测和分级中的应用

计算机视觉技术在农业领域中的应用已经越来越广泛,种子资源的品质检测和分级中的应用是其中的一项重要课题.为此,介绍了计算机视觉系统的基本处理过程和信息的分类识别算法,分别讨论了计算机视觉在种子的形状、颜色、纹理检测方面的实际应用情况.最后,指出了计算机视觉应用于种子资源检测中存在的问题.     

作物病害的计算机视觉和光谱检测技术研究进展

目前,计算机视觉和光谱技术已广泛应用于农业领域.为此,针对计算机视觉和光谱技术及其在作物病害检测方面的应用进行了详细的分析和研究,以求获得这些新技术在作物病害检测方面的应用现状,并在此基础上,对这些新技术在此领域的应用前景进行了展望.该研究对作物病害智能检测技术的发展将起到重要的推动作用.     

机器视觉技术在农业领域中的应用

机器视觉又称计算机视觉,指人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面形状知识与距离、速度感知等.机器视觉技术在农业上的研究与应用始于20世纪70年代末期,主要研究集中于农产品分选机械中利用机器视觉对农产品进行品质检测与分级.由于受当时计算机发展水平的影响,检测速度达不到实时要求,处于实验研究阶段.随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理技术及与人类视觉相关的生理技术的迅速发展,机器视觉技术本身在理论和实践上都取得了重大突破,除农产品分选机械外,目前该技术已经渗透到农产品鉴定、农作物生长、农产品收获等多个领域.     

机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用

农产品的外形尺寸是农产品品质的重要特征之一,因而也成为农产品分级的重要依据.农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响,产品品质差异很人,如大小、形状、色泽等都是变化的,很难整齐划一,故在农产品品质检测与分析时要有足够的应变能力来适应情况的变化.机器视觉不仅是人眼的延伸,更重要的是具有人脑的部分功能,其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求.现在,机器视觉技术随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的下降和速度的提高以及机器视觉系统的诸多特点已广泛地应用于农产品品质检测、品种的识别和分级中.利用机器视觉进行检测不仅可以排除主观因素干扰,而且还能对检测所得指标进行定量描述,具有人工检测所无法比拟的优越性.本文着重介绍了国内外机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用.     

作物生长信息智能监测方法研究进展

作物营养信息智能监测是数字农业的研究方向之一。随着计算机技术、图像处理技术、光谱技术的发展,基于现代技术的智能诊断方法正在逐渐兴起。为此,介绍了作物生长信息智能监测中机器视觉技术和光谱技术的理论基础、国内外研究现状、发展趋势及关键技术,讨论了作物营养信息智能监测的前景。     

基于计算机视觉的奶牛生理参数监测与疾病诊断研究进展及挑战

利用先进的信息技术推动智能养殖业发展已经成为奶牛养殖研究领域的重要目标和任务。计算机视觉技术具有非接触、免应激、低成本及高通量等优点,在畜牧生产中应用前景广阔。本文在阐述了计算机视觉技术在智能化养殖业发展中重要性的基础上,首先介绍了基于计算机视觉的奶牛生理参数监测进展,包括体尺、体温、体重的前沿监测设备、技术和模型参数。然后阐述了奶牛跛行及乳腺炎等疾病诊断的前沿技术发展过程和研究现状。目前,相关技术研究和应用推广存在检测准确性不高,受环境因素影响较大,非标准化养殖场结构制约检测系统普及,以及检测系统成本较高等问题和挑战。最后,本文结合中国养殖业发展现状,针对保证检测准确性、减少环境干扰等问题,就如何提高计算机视觉技术在智能化养殖业中的准确性和普适性提出了相关建议,旨在为中国奶牛养殖业的科学管理和现代化生产提供新方法和新思路。     

高校微机原理课程教学改革的思考

长期以来,微机原理课程的教学内容和手段都显得陈旧,缺乏改革和创新。文章围绕课程教学改革的目标、内容,课程评价等方面,重点阐述了"教与学的关系"等核心问题,并从实际应用角度出发,对教材内容、教学思路等方面提出几点改革建议。     

学校计算机网络机房的管理和维护

学校计算机网络机房对全校师生公开,计算机网络机房的管理与维护关系到计算机实训教学能否正常开展。硬件资源管理、软件维护、内存优化、以及一个规范、科学的机房管理制度能够保证计算机网络机房的有效运行。     

零件的CAD设计

应用CAD的特征造型的基本方法，对压痕机齿轮等零件的CAD设计方法进行了研究，建立了压痕机所有零件的CAD模型，为以后对零件进行CAE分析打下了基础。     

自动车床工序调整卡的计算机辅助设计

“经验式”和“创成式”是计算机辅助工艺过程设计的两种基本的技术方法.后一种技术方法虽然还不够成熟,但它在CAPP系统的设计与实现上具有很多的优势.描述了计算机辅助设计在自动车床加工中的一些应用,它涉及到工艺方案的制定和加工工序的安排.另外,它描述了一些特有的计算机算法和编程原理.     

计算机技术在农业管理中的应用构想

从计算机应用技术的角度出发,提出将计算机应用技术用于现代农业管理的整体构想,即应用比较先进的计算机技术。突出计算机数据处理的优势,达到对农业管理的精细化、信息化、数字化。同时,也为科研人员对农业科学的研究以及国家对农业发展政策的制定提供依据,实现农业的科学发展。     

计算机在农机监理中的应用

利用计算机对农机监理工作进行辅助管理，是提高农机监理水平的有效途径。因此．根据区县级农机监理工作的特点．为农机监理机关编写了专门的辅助管理软件，对减轻农机监理人员的工作负担、大幅度提高工作效率、最终实现农机监理服务水平的提高具有重要的意义。     

基于计算机视觉系统的溶液浓度快速检测方法

基于计算机视觉系统的RGB色度学理论,提出一种测定有色溶液浓度的数字色度法,并开发了与之配套的软件检测系统。该方法与分光光度计相比,大大提高了检测效率,理论上每分钟可完成上百个样品浓度的同时测定。通过软件系统分析样品色度信息,实现自动显示被测溶液浓度的良好效果,为一次性成批检测溶液浓度提供了一种简捷快速的新思路。     

基于计算机视觉的田间杂草识别方法研究

杂草对农作物的侵害一直是人们关注的问题。为此,利用计算机图像处理技术对复杂土壤背景下的田间杂草进行识别。研究中采用可变阈值法滤除了土壤背景,应用形态学方法识别出了杂草。同时,根据杂草投影中心的像素位置确定田间杂草的实际位置。实验结果表明,此方法可有效地从阔叶子植物中识别出窄叶子稗草。     

数字农业平台中央控制系统的开发

介绍了建立数字农业平台的构思;在分析中央控制系统总体功能的基础上,提出中央控制系统的具体设计方案;选用工控机、PLC组成系统硬件环境,利用组态软件和VisualC 6.0来开发系统软件,来实现系统的控制。     

基于机器视觉的大豆叶部蚜虫自动计数系统的研究

目前蚜虫种群动态调查大都采用人工计数方式,工作量巨大且准确性难以保障.为此,利用机器视觉技术对蚜虫进行自动计数,采用HSI颜色系统对图像进行处理,将蚜虫从大豆叶片中分离出来,同时给出计数算法.结果表明,该方法计数结果准确、速度快,是实现蚜虫计数的一种行之有效的方法.