圆度误差的最小二乘评定法的新计算方法

提出一种评定圆度误差的最小二乘圆参数的新计算公式，即最小二乘圆中心位置（ａ，ｂ）及半径Ｒ的计算公式，本公式经严密的数学推导获得，并与目前国内外推荐的广泛使用的原用公式，从理论上进行了比较，经实测算例验证，结果表明运用公式评定圆度误差，精确度高，计算简便，是评定圆度误差的一种新计算方法。     

圆度误差的最小二乘评定法的新计算方法

提出一种评定圆度误差的最小二乘圆参数的新计算公式,即最小二乘圆中心位置（ａ,ｂ）及半径Ｒ的计算公式。本公式经严密的数学推导获得,并与目前国内外推荐的广泛使用的原用公式,从理论上进行了比较,经实例算例验证,结果表明运用本公式评定圆度误差,精确度高,计算简便,是评定圆度误差的一种新计算方法。     

最小区域法评定圆度误差的一种实现方法

依据圆度误差最小条件法的评定要求 ,提出了一种实现最小区域法评定圆度误差的方法 ,设计了相应的误差评定软件 ;并将该方法的评定结果与其他圆度误差评定方法进行了比较。结果表明 ,该评定方法可满足国标规定的最小条件法评定圆度误差的要求。     

圆度误差的优化计算

提出了一种能求出满足“最小区域”圆度误差的优化计算方法，编程进行了大量的实例计算。     

煤粒图像检测的Matlab实现

传统的煤粉颗粒测试的方法存在一定的局限性。尝试应用图像分析来直接获得颗粒的信息。首先对利用数码相机获取的煤粒图像进行图像类型转换、插值运算、二值化运算、灰度增强、滤波运算等预处理。在此基础上,通过边缘检测、形态学方法对煤粒图像进行图像分割实验,进而选取分水岭算法作为图像分割方法。最后利用Matlab特征提取函数提取该图像中煤粒面积,得到煤粒数据,实现了煤粒数据检测。     

相对湿度对羊绒纤维直径检测的影响

对不同湿度条件下的羊绒纤维直径进行了检测,结果表明:30%、65%两个湿度条件下的检测结果无显著差异。     

基于分形特征的图像边缘检测算法

基于分形图像的自相似特征,提出了一种新的图像边缘检测算法,实验结果证明该算法能有效提取图像边缘,具有较强的抗噪声性能。     

圆度误差的综合评定及算法

本文根据圆度误差的数学模型,论述了评定圆度误差的最小二乘法、最小区域法和谐波分析法。由此推出其综合评定的算法与程序设计,并给出了应用实例。     

不同优势度胖大海林分林木直径分布特征

以越南同奈天然文化自然保护区天然次生林为研究对象,采用偏度、峰度和变动系数3个指标研究了3个不同优势度等级的胖大海林分的林木直径分布特征,运用Weibull分布、指数分布和Distance分布对其直径分布进行拟合,并利用χ2检验法来检验3种概率密度函数的拟合效果.结果表明:不同优势度等级的胖大海林分平均胸径结构呈现差异.优势度三级林分中林木平均胸径为35.7 cm,在13.1~86.5 cm之间变动,径阶分布范围较大,林分直径分布曲线为左偏,中小径阶林木占多数,林木直径主要分布在22~46 cm径阶,株数累积百分比高达80.10%.优势度二级林分和一级林分平均胸径结构相似,平均胸径依次为22.31、20.63 cm,在7~70 cm之间变动,径阶分布范围不大,林分直径分布曲线为左偏递减状态,小径阶林木占多数,中大径阶林木株数较少,林木直径主要分布在10~22 cm径阶,株数累积百分比高达67.63%.利用3种概率分布函数拟合并经χ2检验,指数分布函数模拟不同优势度等级的胖大海林分的直径分布的效果最佳,可用于天然次生林的直径分布和生长预测,为不同优势度等级的胖大海林分的科学经营、可持续利用与保护工作提供理论依据.     

磨削自适应控制中在线测量尺寸和圆度的精度分析

本文用富里哀分析的方法,建立了磨削自适应控制系统中在线测量圆度的数学模型,分析了传感器静动态特性及工艺因素对在线测量尺寸和圆度的精度影响。通过大量对比实验,建立了传感器在线测量和圆度仪离线测量圆度之间的函数关系。     

基于图像处理的土壤颜色判别方法研究

基于土壤颜色定量化测定的重要性,利用图像处理技术设计一种简单而准确的土壤颜色测定方法。为验证该方法的可行性,以江西省6种母质发育水稻土为试验对象,分别采用目测比色法和改进后的方法进行土壤颜色测定,结果表明:不同母质发育水稻土R、G、B值区间分别为166.4～177.6、146.1～153.5和96.1～124.2。同一种土壤犁底层R值均显著大于其耕作层土壤R值;同一土壤采用目测比色法测得的颜色类型数均大于改进后的方法测得的颜色类型数,12种土样采用改进后的方法测定的颜色类型数平均值为1.4,而采用目测比色法得到的颜色类型数平均值为4.6,故与传统目测比色法相比,改进后的方法能显著提高土壤颜色判别的准确性。上述结果佐证改进后的方法克服了目测比色法测定过程中因为观察者个体视觉差异带来的误差问题,提高了颜色测定的准确性,同时又具备其简单易行的优点。     

基于MATLAB图像处理的枸杞分级方法

【目的】实现枸杞品质的直观监测及自动、精准的分级处理.【方法】采用MATLAB数字图像处理工具对枸杞图像进行处理,获取枸杞的面积尺寸、颜色特征;通过提取破损、油粒(即黑斑部分)部位的轮廓对其面积进行填充,根据其面积占整个枸杞面积的比例进行判断和分级处理.【结果】该方法能够准确提取枸杞的大小、颜色和缺陷的特征参数.【结论】该方法能够为枸杞的无损检测系统提供技术参考.     

基于MPI的LEDAPS遥感影像预处理并行化方法研究

LEDAPS(Landsat生态系统干扰自适应处理系统)通过对Landsat影像进行定标、云掩模、精确配准和正射纠正、大气校正等预处理,为森林生态系统固碳能力及碳储量研究提供地表反射率产品.随着遥感数据的几何增长,传统串行使用LEDAPS进行影像预处理计算所费周期长,使得LEDAPS在实际森林碳储量研究应用中不能满足海量遥感数据的处理需求.针对这一问题,提出了一种基于MPI的LEDAPS高性能粗粒度数据并行计算方法.通过实例验证,当MPI进程数为8时,加速比最高达到7.37.该方法在大幅提高计算速度,节省计算时间的基础上,实现了计算节点的负载均衡及可扩展,有效地提高了LEDAPS处理海量遥感数据的能力,缩短了利用遥感影像进行森林碳储量计算的周期.     

基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法

根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海洋微藻数量的方法。该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度。利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行。     

基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法

根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海洋微藻数量的方法.该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度.利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行.     

基于图像处理的秧苗均匀度合格率检测

插秧机试验鉴定时要人工测定插秧前秧苗培育均匀度,为提高鉴定效率,本研究提出基于图像分割和形态学操作的秧苗均匀度合格率自动检测方法.首先将获取的秧苗根茎部图像在2G-R-B颜色空间进行灰度化处理,阈值分割后进行形态学操作,完成面积阈值和形状阈值的二次分割,得到只含有水稻秧苗的二值化图像;其次根据移距和秧苗深度确定取样方格...     

基于图像和声音技术的种鸡舍内异常事件监测方法

针对种鸡养殖规模不断扩大,饲养员无法靠人工方式实现鸡舍24h连续监测并及时发现舍内异常状况的问题,提出一种非接触式、24h连续、自动化的监测方法,采用Kinect设备同步采集图像和声音数据,基于LabVIEW软件分析并预警鸡舍内的异常事件。该方法将图像和声音技术相结合,获取种鸡群体日平均活动指数和声音能量,对禽舍内影响种鸡生产性能的异常事件进行预警研究。结果表明,该方法预警异常事件的准确率为73.9%,漏诊率0,误诊率26.1%,相比于单一图像或声音监测手段,该方法能够较全面地监测影响种鸡生产性能的异常事件,为深入研究动物行为和动物福利提供了一种有效的参考手段。     

基于图像处理的大蒜蒜瓣朝向识别

根据蒜瓣形状的特点,应用数字图像处理技术,通过对蒜瓣图像进行转换、分割以及膨胀,以Visual C++6.0为平台开发了蒜瓣蒜尖朝向的识别模型。结果表明,该程序能够很好地识别蒜瓣瓣尖的朝向,正确识别率达到了92%,为提高大蒜播种机的自动化水平提供了技术支持。     

基于图像处理的雾滴沉积分布试验研究

针对我国喷药作业以经验为主,过量使用农药的问题,采用超红算子2R-G-B与OTSU算法结合的图像处理方法,研究叶片表面形态特征、雾滴粒径和叶片倾角3因素对雾滴沉积分布的影响。结果表明:1)该图像处理方法能有效分割雾滴与叶片背景,基于该方法的雾滴覆盖率测定结果与人工分割方法比较,相对误差5%。2)叶片表面形态特征、雾滴粒径和叶片倾角3因素对雾滴覆盖率的影响均显著。3)在相同喷量条件下,雾滴覆盖率随叶片倾角增大而减小,但当倾角增大到30°时,粒径为138.2和157.6μm的雾滴在粗糙和光滑叶片表面上的覆盖率发生突增。4)雾滴覆盖率随粒径增大而减小,但当叶片倾角大于60°时,粒径为157.6和197.1μm的雾滴在相同叶片表面上的覆盖率差异不大。5)在相同叶片倾角条件下,粒径较小的2种雾滴的覆盖率在粗糙叶片表面上最大,在光滑叶片表面上最小。所提出的基于图像处理的雾滴覆盖率测定方法,可为雾滴在叶片表面上的分布研究提供评估手段。     

Yield prediction in apple orchards based on image processing

It has been suggested that apple ( Malus * domestica Borkh) flowering distribution maps can be used for site-specific management decisions. The objectives of this study were (i) to study the flower density variability in an apple orchard using image analysis and (ii) to model the correlation between flower density as determined from image analysis and fruit yield. The research was carried out in a commercial apple orchard in Central Greece. In April 2007, when the trees were at full bloom, photos of the trees were taken following a systematic uniform random sampling procedure. In September 2007, yield mapping was carried out measuring yield per ten trees and recording the position of the centre of the ten trees. Using this data (the measured yield of the trees and the pictures samples, representing the flower distribution), an image processing-based algorithm was developed that predicts tree yield by analyzing the picture of the tree at full bloom. For the evaluation of the algorithm, a case study scenario is presented where the error of the predicted yield was set at 18%. These results indicated that potential yield could be predicted early in the season from flowering distribution maps and could be used for orchard management during the growing season.