共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于机器视觉的花生品种识别系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现花生品种自动识别,收集了12个花生品种的600粒籽仁作为实验样本,利用计算机视觉和图像处理技术对图像进行处理;然后,对每幅样本图像提取形态、颜色和纹理等3大类共48个特征,建立人工神经网络( ANN )和支持向量机( SVM )识别模型对这些特征进行分析识别,并基于 Visual C++6.0环境构建识别系统。运行结果表明,SVM 方法识别效果比较稳定,对12个花生品种自我识别率达到100%,测试识别率达到83%;另外,基于Visual C++的识别系统在识别效果与效率方面比Matlab 都有了较大的提高。该花生品种识别系统对于花生品种识别具有积极意义。 相似文献
3.
4.
5.
花生是重要的油料作物,且富含蛋白质和维生素,具有很高的食用价值。黄曲霉和寄生曲霉能引起花生的霉变,产生强致癌物质黄曲霉素,对人类健康产生严重的威胁。通过对霉变程度的检测,可以为霉变花生的清选提供条件,极大地提高花生食用的安全性。为此,基于计算机视觉技术,用相机拍摄花生的图像,采用维纳滤波处理去除噪音,用B分量进行图像分割后获得目标区域图像。选用H颜色分量作为反映花生霉变程度的特征参数,根据设定的阈值评判霉变等级。该方法对花生霉变程度检测的准确率超过93%,处理单张图像耗时1 s,可以满足实时检测的要求,为花生的在线分选提供了技术支撑。 相似文献
6.
农田杂草总体上是指生长在田间、分布广泛、对农作物有危害、非人工有意栽培的草本植物。我国农田杂草危害面积大约为4000万hm^2,主要发生在水稻、小麦、玉米、大豆、棉花五大作物农田,造成严重减产。因此应对杂草及时地加以控制,以保证作物的产量和质量。 相似文献
7.
为了实现马铃薯智能化切块中芽眼自动识别,提出了一种基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别方法。首先,设计了马铃薯图像采集系统,采集马铃薯图像;然后,进行马铃薯图像中芽眼特征分析,并基于Gabor特征进行马铃薯图像滤波,选择方向2和尺度4下的滤波图像进行形态学图像处理;最后,通过剔除马铃薯边界连通区域进行芽眼区域提取。选择50张马铃薯图像进行芽眼识别试验,结果表明:提出的算法芽眼识别率为93.4%,误识别率为7.2%,平均识别速度为0.28s。本算法可为马铃薯智能化切块中的芽眼自动识别提供方法。 相似文献
8.
基于视觉的苗期作物目标识别技术逐渐成熟,对作物进行准确识别和精准定位,是实现株间除草的技术关键和难点。本文以苗期玉米为研究对象,提出了一种苗期作物的识别与定位方法,通过作业车辆的图像采集装置来实时获取田间作物的苗期图像,基于HSV色彩空间对输入图像进行预处理,根据作物与土壤背景颜色差异,选取固定取值范围的三通道阈值,通过二值化处理去除土壤背景,再通过深度开运算来去除杂草噪声,对得到的苗期作物提取轮廓信息,经过骨架提取算法后得到作物骨架,并以此确定作物茎秆位置坐标,从而实现对作物的精准定位。作物图像中幼苗的识别率为98.3%,定位误差距离在10 mm以内的定位精准度为85.9%,基本可以满足智能除草机器人实时除草作业要求。 相似文献
9.
水稻杂株是品种形成过程中的干扰因素,对水稻产业具有较大的危害。水稻杂株的防除以识别为前提,但目前的识别方法消耗大量人力,识别的效率也不理想。计算机视觉是一种图像分析处理技术,在农业领域的应用较广。为此,设计了基于计算机视觉的水稻杂株识别方法,拍摄图像后依次进行预处理、灰度化和二值化,最后根据外观特征采用阈值分割法将杂株识别并提取出来。试验结果表明:秧苗期水稻杂株的性状特征最少,导致计算机视觉的识别效果较差;计算机视觉在抽穗期的识别率最高,误识率最低,具有良好的识别效果。因此,这种识别方法最适合在水稻的抽穗期使用,可以为水稻的品种形成提供技术支撑。 相似文献
10.
视觉识别技术作为21世纪的先进控制技术,为未来农业机械的发展提供了新的思路,使得我国的农业机械由自动化向智能化转变。通过介绍视觉识别技术的原理以及它在农业机械方面的研究现状,指出了现阶段存在的问题和不足,分析了未来的发展前景。 相似文献
11.
12.
基于特征融合和SVM的稻谷品种识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为快速有效地识别稻谷品种,提出一种基于特征融合和SVM的稻谷品种识别方法。采集华南双季稻区4种不同的籼稻品种(象牙香占、江航丝苗、小农占和五优234),采用图像处理的方法对稻谷图像进行灰度化、二值化和形态学处理等预处理操作,提取稻谷图像的形状特征和颜色特征,建立单特征模型和融合特征模型,构建SVM分类器,进行稻谷品种识别试验,并进行模型选择和讨论。结果表明,两两品种差异性显著的6个形状特征参数为:面积、长轴长、短轴长、离心率、周长和形状因子;形状特征模型对于不规则形状和大小的谷粒品种具备较好的识别能力;与BP神经网络识别模型相比,SVM模型的识别率更高、时间更短。基于特征融合和SVM的稻谷品种识别获得较高的准确率99.50%和较短的识别时间0.165 s,可满足稻谷在线识别与质量检测的精度和实时性要求。 相似文献
13.
14.
基于位置特征的穴间杂草快速识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了利用穴播作物的位置特征进行穴间区块杂草识别的算法.针对穴播作物按规律分布生长的特点和田间场景中植物叶片交叠等问题,以穴播玉米为研究对象提出了一种基于作物位置特征的过分割区块投影定位作物株心的方法,据此确定出穴间喷雾操作区块并进行各区块像素统计、判别,实现穴间杂草的识别.试验表明:穴间区块杂草实时识别的正确率在87.7%以上, 在MATLAB6.5环境下处理一幅640×512图像,从读入图像至给出杂草控制指令耗时在500ms以内,具有较好的实时性,且可适用于作物苗期各阶段的杂草识别. 相似文献
15.
基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技 总被引:3,自引:2,他引:1
基于不同的颜色特征,利用机器视觉技术自动识别棉田中铁苋菜.分别对棉花和杂草铁苋菜的色差法(R-G,R-B,G-B)、超绿法(2G-R-B)、色度法(H)等5种特征图像进行对比,确定色度法利用最大方差进行二值化的效果最佳.创建与二值图像相对应的0、1双精度型矩阵,并分别与R、G、B三基色分量图相乘,获取前景是R、G、B三基色分量图,背景是黑色的灰度图像.分析棉花、铁苋菜前景R、G、B的标准差,确定R的标准差与B的标准差差值小于5作为判断铁苋菜的阈值.识别结果表明,棉花的判断准确率为71.4%,铁苋菜的判断准确率为92.9%,总体准确率为82.1%. 相似文献
16.
17.
设计了一套基于计算机视觉检测无精蛋的特征无损装置,实现了种蛋孵化前对无精蛋与受精蛋的分离。无精蛋识别系统以数码相机、计算机和打印机快速搭建计算机视觉系统,应用Canny算子实现了种蛋图像边缘提取,利用无精蛋的边缘轮廓特征规律,实现无精蛋的识别。试验结果表明,基于计算机视觉无精蛋识别装置对无精蛋筛选精度为1 0 0%。 相似文献
18.
为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题,提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术,可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法,实现对橘柑的精准识别。试验结果表明:采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率,证实了该方法的可行性,对采摘机器人研究具有一定的参考价值。 相似文献
19.
20.
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