玉米根茬图像的分割方法

对保护性耕作留茬覆盖情况下田间玉米根茬图像进行了分割.选取采集图像的彩度信息作为对象,通过对几种常用的自动阈值选取算法的比较,选择了迭代法对田间图像进行分割.实验结果表明:该方法能够有效地将根茬目标与土壤背景分割开来,为下一步检测行茬直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供了基础.     

基于高光谱成像分析的冬枣微观损伤识别

为减少微观损伤引起的储藏腐烂损失,延长冬枣的储藏期,提高冬枣的储藏效益,以山东沾化冬枣为研究对象,利用高光谱成像系统采集轻微损伤发生不到1 h的冬枣损伤部位的高光谱图像,得到波长在871~1 766 nm范围内的256幅高光谱分量图像。结合无信息变量消除法及相关系数法进行特征波长筛选,剔除不敏感波段,选取了944、1 035、1 187、1 376 nm 4个特征波长。对以上4个特征波长对应的分量图像进行主成分分析,选择第1主成分图像作为待分割图像,对其进行灰度变换等图像预处理,并运用自适应阈值分割法对其进行图像分割,实现了轻微损伤区域的有效识别。对100个轻微损伤冬枣样本的识别试验结果表明,所提方法的正确识别率为98%。     

基于高光谱图像技术的大米垩白检测

以大米为研究对象,初步探讨了应用高光谱图像技术检测大米垩白的方法.采集大米400～1000nm范围的高光谱图像,应用主成分分析方法(PCA)获得主成分图像,根据第一主成分图像(PC-1)中各波长的权重,选出权重值最大的波长.在以这个波长为中心寻找可以检测大米垩白的最佳波长.然后经过适当的图像处理方法对大米的垩白进行检测.检测结果表明,高光谱技术对检测大米的外观品质是可行的.     

免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检

提出了秸秆行茬视觉导航方法,引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞,并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究。选取了图像的彩度信息作为研究对象,通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析,采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割,并采用2次腐蚀处理去除噪声,通过膨胀处理填充目标区域孔洞;使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线。田间试验表明,该方法能够有效地提取出秸秆行茬导航路径,计算时间不超过     

弹齿对辊式玉米根茬收获机的设计与试验

玉米根茬是一种极具开发性的清洁生物质燃料,为充分利用玉米根茬,研制了一种玉米根茬收获机。其采用偏置式铲刀、弹齿对辊式根茬捡拾与根土分离机构,一次性完成玉米根茬的挖掘、捡拾、脱土等收获环节。为此,以玉米根茬挖掘率和脱土率为性能指标进行田间试验。试验表明,研制的玉米根茬挖掘收获机性能满足使用要求,解决了人工挖掘劳动量大了田间焚烧造成土壤板结和环境污染等问题,为我国生物质资源利用的农业装备制造业提供了技术装备支撑。     

免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检测

提出了秸秆行茬视觉导航方法,引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞,并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究.选取了图像的彩度信息作为研究对象,通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析,采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割,并采用2次腐蚀处理去除噪声,通过膨胀处理填充目标区域孔洞;使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线.田间试验表明,该方法能够有效地提取出秸秆行茬导航路径,计算时间不超过0.1 s.     

基于高光谱成像技术的玉米螟蛀入检测方法研究

探讨玉米秸秆被玉米螟蛀入情况的有效检测方法。以玉米秸秆为试验样本,通过高光谱采集系统采集玉米秸秆样本的高光谱图像,通过光谱反射率平均曲线确定有效光谱区域,对有效光谱区域进行主成分分析,找到最能代表玉米秸秆被玉米螟蛀入的PC图像,并对此方法检测结果进行验证。结果表明,对玉米秸秆特征光谱区域进行主成分分析变换,可以快速、准确地检测出玉米秸秆虫害情况。     

基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究

针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。     

基于高光谱成像的生鲜鸡肉糜中大豆蛋白含量检测

为快速无损检测生鲜鸡肉糜中超量添加的大豆蛋白含量,采集了鸡肉糜中掺杂的3种典型大豆蛋白的高光谱图像。在鸡肉糜中分别掺入质量分数0~30%的大豆蛋白粉（SPF）、大豆浓缩蛋白（SPC）和大豆分离蛋白（SPI）,并于可见-近红外（400~1000nm）光谱范围采集样品的高光谱图像,基于波段运算提取感兴趣区域的平均光谱,建立了原始及预处理光谱的偏最小二乘回归（PLSR）定量模型,发现模型对SPC预测效果最优（R2p=0.9984）、SPF次之、SPI最差。进一步利用二维相关光谱（2DCOS）自相关峰提取特征波长,建立的多光谱模型对于3种大豆蛋白的检测限分别可达0.53%、0.58%和1.02%。将以上多光谱模型应用到原始光谱图像,实现了不同大豆蛋白及其掺假梯度的可视化表征。     

基于Pro/E的玉米根茬收获虚拟样机设计

玉米根茬作为可再生生物质资源数量大,分布广,对解决农村能源问题具有重要的实际意义,但目前玉米根茬的机械化收获尚属空白.因此,提出了玉米根茬的机械化收获工艺,并在Pro/E环境下运用虚拟开发技术对玉米根茬收获机关键部件进行了三维建模,运用Pro/E装配模块进行了虚拟装配和运动仿真,对运动仿真的结果进行了分析,为玉米根茬收获物理样机的开发提供了参考和依据.     

基于融合图像与运动量的奶牛行为识别方法

为从海量监控视频中快速、准确识别影响奶牛繁殖与健康的行为,以小育成牛舍与泌乳牛舍中400头奶牛为研究对象,分析了奶牛在活动区与奶厅匝道的运动行为,提出了一种基于图像熵的奶牛目标对象识别方法,通过最小包围盒面积计算与目标对象轮廓图,实时捕获奶牛爬跨行为与蹄部、背部特征,融合被识别奶牛连续7 d的运动量,判断影响奶牛健康繁殖的异常行为。试验结果表明,利用本文方法对监控视频内奶牛目标对象、运动行为进行实时监测,有效监控识别奶牛发情、蹄病行为准确率超过80%,发情漏检率最低为3.28%,蹄病漏检率最低为5.32%,提高了规模化养殖管理效率。     

植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望

近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息,定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状,是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径,能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展,从室内、田间不同的使用环境出发,根据不同搭载方式,总结分析了各表型平台的功能和特点。最后,分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题,提出了以下建议与展望:开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统;将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中;开发针对林木的表型信息采集平台;对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘;采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据;构建表型数据统一开放的标准,进行学科交叉的深度合作。     

一种基于时间序列图像中的雾滴匹配方法的实现

在利用图像处理进行喷嘴雾化性能检测过程中,为了能够解决同一雾滴在相邻两幅图像中的自动匹配问题,提出了应用雾滴邻域匹配概率算法,实现了对不同时刻图像中的同一雾滴进行匹配的方法.实验结果表明:该方法实现了对同一雾滴在不同帧图像中的自动匹配,匹配速度快、正确率高.     

计算机视觉在水稻大面积制种中的应用研究

水稻是我国最主要的粮食作物,在农业经济中占有重要的地位。水稻种植环境多样,高产稳产在很大程度上依赖于优良品种。制种是杂交稻生产的关键环节,种子质量对产量有着决定性的影响。随着科学技术的发展,无人机、物联网和计算机视觉等新技术在农业中得到了应用,推动了农业现代化进程。为此,将计算机视觉用于水稻大面积制种,实现对田间的空行和杂草杂株的识别,以及对父母本抽穗期的监测。试验表明:计算机视觉能够有效识别水稻空行,对杂株杂草的识别较为准确,没有出现误检的情况。计算机视觉监测的父母本抽穗期与实际接近,最大差异仅为1天,可以提高杂交种产量和纯度,推动水稻制种技术的发展。     

稻米籽粒弯曲特性的试验研究

在稻米加工与贮存时,常温下稻米的湿应力开裂是引起稻米品质降低的重要原因之一,本文对常温下影响稻米籽粒发生断裂的主要影响指标之一的稻米籽粒的抗拉强度做了研究,通过理论分析和试验证明:弯曲试验籽粒断裂总是从试样的下方发生,也说明是由于稻米的拉伸应力首先达到了籽粒的抗拉强度极限而产生,因此,可以尝试由轴向弯曲试验及弯曲理论获得籽粒的抗拉强度.本文对3个品种的稻米进行轴向弯曲试验,最终确定了稻米籽粒的抗拉强度,通过与拉伸试验所得数据进行对比,验证了由弯曲试验所得数据真实可靠,为稻米湿应力裂纹机理分析奠定基础.     

稻米籽粒弯曲特性的试验研究

稻米在加工与贮存时,常温下稻米的湿应力开裂是引起稻米品质降低的重要原因之一.为此,对常温下影响稻米籽粒发生断裂的主要影响指标之一的稻米籽粒的抗拉强度做了研究,通过理论分析和试验证明成功的弯曲试验籽粒断裂总是从下方发生,这也说明是由于稻米的拉伸应力首先达到了籽粒的抗拉强度极限而产生,因此可以尝试由轴向弯曲试验及弯曲理论获得籽粒的抗拉强度.对3个品种的稻米进行轴向弯曲试验,最终确定了稻米籽粒的弹性模量及籽粒的抗拉强度,为稻米湿应力裂纹机理分析奠定r基础.     

基于计算机视觉技术育肥猪体重分析研究

为了更好地解决育肥猪的体重预估问题,本研究通过获取育肥猪在不同生长阶段的图像和质量数据,利用计算机视觉技术将猪的侧视图像进行预处理、颜色特征处理、阈值分割及图像形态学处理,经过推导计算求出猪体的侧视面积,对一维体尺参数、侧视面积与体重进行数据拟合并建立数学模型。研究结果表明:在只考虑体尺单因素的影响时,拟合出的体重与体尺的相关性较小,其平均误差也较大。通过比较逐步回归法与MLP神经网络模型发现:MLP神经网络拟合模型相关性最好,相关性R2可达到0.993,平均相对误差为1.38%,可以很好地保证估测精度,为测量猪的体重提供新的方法。     

红外热成像技术在作物胁迫检测方面的应用

红外热成像技术是通过接收事物自身的分子及原子无规则运动产生的热辐射后,对事物进行成像的一种机器视觉技术。目前,国内外均在红外热成像方面做了较深入的理论方法研究。为此,简要地概括了红外热成像技术的原理,介绍了该技术在农业上的应用,并从作物病害胁迫检测、水分胁迫分析、冻害胁迫分析3个方面,具体说明了红外热成像技术在作物胁迫检测方面的研究现状。最后,通过总结热红外技术的特点及优势,对未来该技术在作物检测方面的研究方向进行了展望。     

苹果夜视图像小波变换与独立成分分析融合降噪方法

对不同人工光源辅助下采集到的夜视苹果图像,通过噪声分析,判定苹果夜视图像的噪声以高斯噪声为主,并混有部分椒盐噪声。针对高斯噪声去除难题,将小波变换(Wavelet transform,WT)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA)理论引入夜视图像的处理系统,为了最大程度地降低噪声污染,提出WT-ICA融合降噪方法。通过仿真实验,结果表明融合降噪效果较为理想。为了更好地评价夜视图像的降噪效果,以自然光下的图像为参照基准,提出相对峰值信噪比(Relative peak signal-to-noise ratio,RPSNR)的概念。对所采集到的不同的夜视图像进行多次重复实验,结果表明,从视觉上看WT-ICA降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从RPSNR看,WTICA得到的低噪图像,分别比原始图像、小波软阈值降噪、ICA降噪方法平均提高29.94%、8.09%、7.54%;白炽灯下的图像处理后的RPSNR最高,适合作为人工光源。WT-ICA融合降噪方法通过连续处理,排除夜视图像的噪声干扰,得到的低噪图像更利于进一步识别,从而为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础。     

锦橙叶片叶绿素含量诊断模型——基于数字图像分析技术

以蓬安100号锦橙为试材,运用数字图像分析技术建立快速测定叶片叶绿素含量的方法.利用数码相机采集锦橙叶片图像,并运用Photoshop软件获取图像的颜色特征参数,对其进行数学变换和归一化处理后的颜色特征参数与锦橙叶片SPAD值做相关分析,建立回归模型.结果表明:颜色特征参数R/B,R/(G+B),B-R,(B-R)/(B+R),色度坐标r,r-b与SPAD值呈极显著非线性相关,并且颜色特征参数R/(G+B)和归一化坐标值r所建立的蓬安100号锦橙叶片SPAD值预测模型分别为别为DAD=-1077.936[R/(G+B)]<'2>+823.594[R/(G+B)]-74.432(R<'2>=0.840)和SPAD=7 883.574 r<'2>+4 715.912r-628.263(R<'2>=0.841),其预测误差相对最小(2.12%),因此可以利用颜色特征参数R/(G+B)和色度坐标r作为基于计算机视觉的锦橙叶片SPAD值的最佳预测指标.