基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

适应遮挡条件下奶油生菜的实例分割方法研究

利用机器视觉技术测量生菜的表型参数对探索生菜的生长规律有着非常重要的意义,而构建生菜个体的识别及轮廓分割算法是实现表型参数精准测量的重要前提;但是,在生菜培育至采收期,俯视图下生菜个体间叶片相互重叠遮挡,对个体识别和轮廓分割造成很大的阻碍。为此,改进了Mask R-CNN神经网络模型,掩膜分支采用class-agnostic模式,以ResNeXt50联合FPN替换原有的卷积主干,实现了遮挡条件下奶油生菜的个体识别和轮廓分割。为了对改进模型的分割精度进行验证分析,采用平均精度AP75和平均检测耗时作为评价指标,与原始Mask R-CNN、DeepMask、MNC分割模型在不同程度遮挡测试集上设置对比试验。结果表明：改进模型的平均精度达到98.7%,相比原模型提高了约4%,且在重度遮挡测试集上依然能够保持良好的分割精度。研究结果可为遮挡条件下植物叶片的识别和分割提供算法参考,也可为奶油生菜的表型参数提取提供技术支持。     

基于特征选择的小麦籽粒品种识别研究

为有效地对小麦籽粒品种进行分类，判别影响小麦籽粒品种识别的特征，进行基于特征选择的小麦籽粒品种识别研究。首先采集农大3416-18、内乐288、衡水6632、百农419、洛麦28和新麦26六个品种的小麦籽粒图像18 000张，对采集的图像进行预处理，提取小麦籽粒的颜色特征、形态特征和纹理特征三大类共28个特征值，并对特征进行相关性分析。然后分别构建不同特征融合模型以及数据降维和数据增强模型。最后进行试验分析，基于纹理+形态+颜色三个特征融合模型平均识别准确率为91.02%，其中基于纹理+形态+颜色特征模型的洛麦28识别率最高，达97.0%；经过线性判别分析，降维处理的小麦特征数据识别准确率达86.19%，模型训练时间仅0.87 s；基于数据增强后的平均识别准确率达94.26%。试验表明基于特征选择的小麦籽粒识别是可行的，有助于育种工作者对小麦籽粒识别做出更准确判断，具有一定的实际意义。     

基于多种深度学习算法的田间玉米籽粒检测与计数

为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask R-CNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F₁值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。     

基于Mask R-CNN的单株柑橘树冠识别与分割

针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN 神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素。结果表明：参与建模的果园单株树冠识别分割准确率为97%,识别时间为0.26s,基本上可满足果园精准作业过程中的树冠识别要求;未参与建模果园的单株树冠识别分割准确率为89%,说明模型对不同品种、不同环境的果园具有一定的适应性;与SegNet模型相比,本文模型准确率、精确率和召回率均约高5个百分点,说明在非目标树冠较多的复杂果园图像中具有较好的识别分割效果。本研究可为对靶喷药、病虫害防护、长势识别与预估等果园精准作业提供重要依据。     

基于YOLOv 4的机收甜菜破损检测方法研究

针对甜菜机械化收获中机收甜菜识别不精确致使破损率计算不准确的问题,提出一种基于YOLOv4的机收甜菜破损检测方法。利用不同距离、不同角度和不同遮挡程度的甜菜照片制作数据集,对基于YOLOv4的机收甜菜破损检测模型进行训练和测试。测试结果表明:基于YOLOv4的机收甜菜破损检测模型识别完整甜菜精确率和召回率分别为94.02%和91.13%,识别破损甜菜的精确率和召回率分别为96.68%和95.21%,破损检测模型的mAP值为96.44%,比Faster R-CNN和SSD模型的mAP值分别高2.62%和5.65%。由此可得,提出的基于YOLOv4的机收甜菜破损检测模型可以更准确地完成对机收甜菜中完整甜菜和破损甜菜的识别,满足甜菜破损率计算的需求。     

基于DeepLabV3+网络的机收大豆破碎率在线检测方法

针对传统大豆联合收获机破碎率在线检测方法以人工检测耗时耗力且受人为主观因素影响的问题,提出基于DeepLabV3+网络的机收大豆破碎率在线检测方法。利用大豆图像在线采集装置获取联合收获机实时收获的大豆图像,使用标注软件对图像进行标注,构建数据集。为进一步提高网络训练速度,在DeepLabV3+网络中主干特征提取网络选用轻量级卷积网络MobileNetV2替代网络Xception;在预测部分,采用加黑边裁剪拼接的方式,提高图像分割精度。试验结果表明：基于DeepLabV3+网络模型对测试集大豆样本图像中破碎籽粒识别的综合评价指标F₁值为89.49%,完整籽粒识别的综合评价指标F₁值为93.93%;建立破碎率量化模型,进行台架试验,采用本文提出大豆破碎率在线检测方法检测结果平均值与人工检测结果平均值相对误差0.36%;为大豆联合收获机作业质量在线检测提供参考。     

玉米籽粒考种信息获取装置设计与试验

考种是制约育种效率的关键环节。玉米高通量考种过程,存在籽粒堆积和粘连现象,影响籽粒考种参数的提取。本文结合玉米高通量自动考种需求,设计了籽粒考种信息获取装置。通过分析堆积籽粒回旋运动过程的受力情况并根据试验情况确定振动平台回旋速度,实现籽粒的平铺摊种。在此基础上,针对粘连籽粒图像提出了一种先分割后融合的改进分水岭算法,该方法通过比较相邻分割区域极小值与最小分水岭的差值与设定的阈值T,进行邻域融合,对过分割区域进行合并,实现粘连籽粒的准确分割,分割完成后,统计籽粒个数,并基于Graham扫描法建立单个籽粒的最小外接矩形,获取籽粒长宽参数。在构建的玉米籽粒自动考种装置上进行动态试验,结果表明,本文所提出的方法可实现玉米粘连籽粒的准确分割,单穗玉米籽粒计数正确率不低于98.05%,籽粒平均长宽与人工测量结果的决定系数R~2在0.97以上,满足自动考种在线检测的需求。     

基于YOLO v7-ST模型的小麦籽粒计数方法研究

针对小麦考种过程中籽粒堆积、粘连和遮挡现象导致计数准确率低等问题,本文基于电磁振动原理设计了高通量小麦籽粒振动分离装置,通过分析受力探讨了籽粒离散分离程度的主要影响因素,并引入二阶离散系数建立了籽粒离散度等级评价方法。在此基础上,引入Swin Transformer模块构建YOLO v7-ST模型,对不同离散度等级下小麦籽粒进行计数性能测试。试验结果表明,YOLO v7-ST模型在3种离散度等级下平均计数准确率、F1值和平均计数时间的总平均值分别为99.16%、93%和1.19 s,相较于YOLO v7、YOLO v5和Faster R-CNN模型,平均计数准确率分别提高1.03、2.34、15.44个百分点,模型综合评价指标F1值分别提高2、3、16个百分点,平均计数时间较YOLO v5和Faster R-CNN分别减少0.41 s和0.36 s,仅比YOLO v7模型增大0.09 s。因此,YOLO v7-ST模型可实现多种离散度等级下不同程度籽粒遮挡和粘连问题的准确快速检测,大幅提高小麦考种效率。     

基于Mask R-CNN的柑橘主叶脉显微图像实例分割模型

针对目前植物解剖表型的测量与分析过程自动化低，难以应对复杂解剖表型的提取和识别的问题，以柑橘主叶脉为研究对象，提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask region convolutional neural network, Mask R-CNN)的主叶脉显微图像实例分割模型，以残差网络ResNet50和特征金字塔(Feature pyramid network, FPN)为主干特征提取网络，在掩膜(Mask)分支上添加一个新的感兴趣区域对齐层(Region of interest Align, RoI-Align),提升Mask分支的分割精度。结果表明，该网络架构能够精准地对柑橘主叶脉横切面中的髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞进行识别分割。Mask R-CNN模型对髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞的分割平均精确率(交并比(IoU)为0.50)分别为98.9%、89.8%、95.7%和97.2%,对4个组织区域的分割平均精确率均值(IoU为0.50)为95.4%。与未在Mask分支添加RoI-Align的Mask R-CNN相比，精度提升1.6个百分点。研究结果表明，Mask R-CN...     

基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量

为了提高玉米籽粒形态测量的精度与自动化程度,提出一种应用计算机视觉技术对玉米籽粒进行图像获取与形态测量分析的新方法.通过流域分割、轮廓线提取、像素点计数获得籽粒投影面积、周长和长短轴等形态描述指标,并建立了籽粒投影面积与籽粒质量的回归方程.计算机视觉技术为玉米籽粒形态测量与评价提供了一个新途径.     

基于形色筛选的苹果园羽化害虫粘连图像分割方法

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题,提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先,采集苹果园害虫图像,聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育,其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此,基于不同种类害虫的形色特征信息分析,来获取害虫HSV分割阈值和模板轮廓。其次,利用形状因子判定分割粘连区域,通过颜色分割法和轮廓定位分割法来实现非种间与种间粘连害虫的分割。最后,对采集的苹果园害虫图像进行了试验分析,采用基于形色筛选的分割法对单个害虫进行分割,结果表明,本文方法的平均分割率、平均分割错误率和平均分割有效率分别为101%、3.14%和96.86%,分割效果优于传统图像分割方法。此外,通过预定义的颜色阈值,本文方法实现了棉铃虫、桃蛀螟与玉米螟的精准分类,平均分类准确率分别为97.77%、96.75%与96.83%。同时,以Mask R-CNN模型作为识别模型,平均识别精度作为评价指标,分别对已用本文方法和未用本文方法分割的害虫图像进行识别试验。结果表明,已用本文方法分割的棉铃虫、桃蛀螟和玉米螟害虫图像平均识别精度分别为96.55%、94.80%与95.51%,平均识别精度分别提高16.42、16.59、16.46个百分点。这表明该方法可为果园害虫精准识别提供理论和方法基础。     

基于Mask R-CNN模型的葡萄藤关键结构分割方法

剪枝点的精确识别与定位是实现葡萄藤冬季剪枝智能化的基础,葡萄藤关键结构的分割是用于推理精确剪枝点的重要前提。针对现有分割方法受背景影响较大致使葡萄藤各关键结构损失和剪枝点识别与定位不准确的问题,提出一种基于Mask R-CNN的葡萄藤关键结构分割方法,建立葡萄藤修剪模型以及各关键结构数据集。通过主干特征提取网络和分割性能的对比试验,得出最优的Mask R-CNN模型结构并验证其拟合与泛化能力以及在不同自然背景下的分割性能。结果表明,以ResNet 101+FPN为主干特征提取网络的Mask R-CNN模型具有较好的拟合与泛化能力,相较于对照组模型准确率分别提升7.33%和8.89%,召回率分别提升9.32%和9.26%,平均精度均值分别提升12.69%和12.63%,其能够克服各类自然种植背景因素,分割目标边缘完整,葡萄藤各关键结构之间连接关系正确。     

基于改进Mask R-CNN的苹果园害虫识别方法

针对基础卷积神经网络识别苹果园害虫易受背景干扰及重要特征表达能力不强问题，提出一种基于改进Mask R-CNN的苹果园害虫识别方法。首先，基于Haar特征方法对多点采集得到的苹果园害虫图像进行迭代初分割，提取害虫单体图像样本，并对该样本进行多途径扩增，得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次，对Mask R-CNN中的特征提取网络进行优化，采用嵌入注意力机制模块CBAM的ResNeXt网络作为改进模型的Backbone,增加模型对害虫空间及语义信息的提取，有效避免背景对模型性能的影响；同时引入Boundary损失函数，避免害虫掩膜边缘缺失及定位不准确问题。最后，以原始Mask R-CNN模型作为对照模型，平均精度均值作为评价指标进行试验。结果表明，改进Mask R-CNN模型平均精度均值达到96.52%,相比于原始Mask R-CNN模型，提高4.21个百分点，改进Mask R-CNN可精准有效识别苹果园害虫，为苹果园病虫害绿色防控提供技术支持。     

基于YOLO v5-MDC的重度粘连小麦籽粒检测方法

小麦籽粒检测在千粒质量计算及作物育种方面有着重要应用,重度粘连籽粒的有效检测是其关键。本研究设计了一种YOLO v5-MDC的轻量型网络用于重度粘连小麦籽粒检测。该网络在YOLO v5s检测网络的基础上,用混合深度可分离卷积(Mixed depthwise convolutional, MDC)模块进行改进,同时将MDC模块与压缩激励(Squeeze and excitation, SE)模块相结合,以达到在基本不损失模型精度的前提下减少模型参数的目的。YOLO v5-MDC网络将YOLO v5s特征提取网络骨干部分的卷积、归一化、激活函数(Convolution, Batch normal, Hardswish, CBH)模块替换为MDC模块,减少了模型的参数,经过500次迭代训练,模型的精确率P为93.15%,召回率R为99.96%,平均精度均值(mAP)为99.46%。根据模型在测试集上的检测效果,本研究探究了训练次数、不同光源与不同拍摄距离对模型检测结果的影响,统计结果表明,在绿色光源下模型检测精确率最高,为98.00%,在5 cm拍摄高度下图像的检测精确率最高,为98.60%...     

基于Mask R-CNN的猪只爬跨行为识别

针对目前猪只爬跨行为自动化检测程度较低的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的猪只爬跨行为识别算法。首先获取猪只俯视图像,利用Labelme制作数据集标签,引入迁移学习方法训练Res Net-FPN网络,获取猪只分割结果,并提取每个样本中的mask像素面积。提取每个样本中的最小mask像素面积作为爬跨行为识别的经验样本集,确定爬跨行为界定阈值。利用测试集分别测试猪只分割网络模型及爬跨行为识别算法,结果表明,猪只分割网络模型的分割准确率为94%,爬跨行为识别算法准确率为94. 5%。本算法能够自动有效地检测猪只爬跨行为,可为牲畜养殖自动化提供支持。     

基于多源图像融合的自然环境下番茄果实识别

蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,实现了机器人能够适应自然环境中不同光线条件的番茄果实。其次,针对传统机器学习训练样本标注低效问题,提出聚类方法对样本进行辅助快速标注,完成模型训练;最终,建立扩展Mask R-CNN深度学习算法模型,进行采摘机器人在线果实识别。实验结果表明,扩展Mask R-CNN算法模型在测试集中的检测准确率为98.3%、交并比为0.916,可以满足番茄果实识别要求;在不同光线条件下,与Otsu阈值分割算法相比,扩展Mask R-CNN算法模型能够区分粘连果实,分割结果清晰完整,具有更强的抗干扰能力。     

作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述

[目的/意义]作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容,是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础,对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。[结论/展望]从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性,研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法,以及提高模型解释性等方面,展望了作物表型技术主要发展方向。     

基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤。针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法。首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割。实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75%、83.73%和85.66%。其中,以ResNet-101作为主干网络的模型与Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点。本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考。     

传统图像分割算法在农作物籽粒考种应用中的研究进展

传统图像分割算法以时间、空间复杂度低等优点在农作物籽粒考种领域中有着广泛的应用。对传统分割算法在农作物表型获取过程中的应用进行研究,首先阐述Otsu、分水岭、边缘检测、SLIC算法以及凹点分析算法的算法原理,对种皮颜色灰度均匀、形状不同的农作物籽粒,以“问题—方法”的模式阐述不同算法在应用中存在的问题以及相应的解决方法;接着将算法基于阈值、区域、边缘、聚类、凹点整合为五大类,对算法的分割效果、优缺点及其适用范围进行比较研究;最后,剖析农作物籽粒图像分割应用研究存在农作物种类覆盖度不够宽泛、图像分割精度不高、技术通用性不高等问题,并从算法精度提高、重叠遮挡处理等方面对未来的研究进行展望,以期为农作物籽粒考种过程中的图像分割研究提供参考。