联合SAM与VGG16的树上柑橘检测方法

为了实现对自然环境下树上柑橘的识别和检测,解决柑橘图像数据采集不便、图像质量差、数量少的问题,为柑橘的机械采摘工作提供一种视觉方案,本文提出了一种联合SAM(Segment Anything Model)与VGG16模型的检测方法。SAM具有良好的泛化能力,在图像分割效果上也达到了柑橘任务的应用要求。图像经过SAM分割后输入到VGG16网络模型中进行分类,而后将分类结果连同位置信息返回到原图上显示出来,实现柑橘目标检测。本文方法旨在进一步解决自然环境下树上柑橘任务需要大量数据集、模型训练时间长、目标分割困难、目标错检等问题。实验结果表明,该方法在模型不经大量训练的情况下能够准确识别在自然环境下的树上柑橘及柑橘小目标,有效节省了数据集制作和模型训练的时间。     

自然场景下树上柑橘实时识别技术

采用G-B色差分量,通过Otsu自适应阈值分割算法分割成熟柑橘图像,采用基于距离变换的分水岭分割将遮挡、重叠柑橘逐个分开,利用凸包算法修复遮挡区域,设定圆度阈值去除误分割区域,然后提取柑橘轮廓,并运用基于Tukey权重函数的最小二乘圆拟合特征圆,提取了柑橘的中心坐标及半径.对87幅图像中592个柑橘进行了识别试验,总体识别率达87.2%,遮挡或重叠柑橘识别率均超过80%.     

自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究

绿色柑橘具有与背景相似的颜色特征,自然环境下绿色柑橘的视觉检测比较困难。提出基于深度学习技术,利用Faster RCNN方法进行树上绿色柑橘的视觉检测研究。首先配置深度学习的试验环境,同时设计了绿色柑橘图像采集试验,建立了柑橘图像样本集,通过试验对批处理大小、学习速率和动量等超参数进行调优,确定合适的学习速率为0.01、批处理为128、动量系数为0.9,使用确定的超参数对模型进行了训练,最终训练模型在测试集上的平均精度(MAP)为85.49%。通过设计自然环境下不同光照条件、图像中不同尺寸柑橘、不同个数柑橘的Faster RCNN方法与Otsu分割法的柑橘检测对比试验,并定义F值作为对比评价指标,分析2种方法的检测结果,试验结果表明:Faster RCNN方法与Otsu方法在不同光照条件下检测绿色柑橘的F值分别为77.45%和59.53%;不同个数柑橘果实检测结果的F值分别为82.58%和60.34%,不同尺寸柑橘检测结果的F值分别为73.53%和49.44%,表明所提方法对自然环境下绿色柑橘有较好的检测效果,为果园自动化生产和机器人采摘的视觉检测提供了技术支持。     

自然环境下杏树的边缘信息检测及轮廓提取

针对自然环境下采集的树木图像,容易受到环境、光照条件、自身结构形态等的影响,产生图像弱边界、连通性差、纹理边缘干扰多、感兴趣很难确定等情况,造成树木边缘信息检测及轮廓提取困难的问题。本文提出一种基于Open CV框架实现的树木边缘信息检测及轮廓提取方法,能够准确的提取到树木图像中单棵树木的边缘信息及轮廓特征,为树木的三维重建、测量等提供依据,从而为深入研究杏树生长发育、品质鉴定、培育新品种等提供重要的参考意义。     

中国柑橘外部品质机器视觉检测分级技术研究现状与展望

柑橘外部品质是影响消费者采购和决定市场价值的重要因素之一。柑橘颜色、大小、形状和缺陷等外部品质指标的人工检测与分级费时、费力并且主观性强。因检测结果客观性好、自动化程度高,传统机器视觉技术和高光谱视觉技术成为果蔬外部品质检测技术与装备研究的热点。综述了我国机器视觉技术和高光谱视觉技术在柑橘外部品质检测技术与装备的研究现状、面临的挑战和未来发展的方向。      

基于高光谱成像技术的柑橘缺陷无损检测

应用高光谱成像技术无损检测柑橘的缺陷。选取蒂腐、黑斑、褐腐、结痂缺陷果和正常果各30个,提取并分析了5类果皮感兴趣区域光谱曲线并结合主成分分析法确定2个最佳波长(615nm和680nm),然后基于特征波长作主成分分析,选取第2主成分作为分类识别图像,提出采用特征波长主成分分析法与波段比算法相结合的方法,识别率达到94%。试验结果表明,高光谱成像技术可以有效地对带有蒂腐、黑斑、褐腐、结痂缺陷的柑橘进行分类识别。     

融合K-means聚类分割算法与凸壳原理的遮挡苹果目标识别与定位方法

自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容。为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比。基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合,标定出果实位置。为验证算法有效性,对自然场景下的157幅苹果图像进行了测试,基于凸壳原理的目标识别算法、基于去伪轮廓的目标识别方法和全轮廓拟合目标识别方法的重叠率均值分别为83.7%、79.5%和70.3%,假阳性率均值分别为2.9%、1.7%和1.2%,假阴性率均值分别为16.3%、20.5%和29.7%。结果表明,与上面两种对比算法相比较,基于凸壳原理的目标识别算法识别效果更好且无识别错误的情况,该算法可为自然环境下的果实识别与分割问题提供借鉴与参考。     

基于广角摄影技术的柑橘树冠层叶面积指数检测系统

提出一种基于广角摄像技术的柑橘树叶面积指数快速、简易检测方法。将广角摄像镜头拍摄的柑橘树图像导入计算机,进行灰度化、图像增强、滤波处理与二值化处理,计算出柑橘树冠层的孔隙率,据此推导柑橘树冠层叶面积指数。试验以扫描法检测结果作为真实值,并以加拿大WinSCANOPY型冠层分析仪与本系统作检测效果对比,结果表明在同等试验条件下,利用WinSCANOPY型冠层分析仪检测柑橘树叶面积指数的相对误差变化范围为-30.39%~43.53%,相对误差绝对值的平均值为18.90%,本系统检测的相对误差变化范围为-27.26%~37.06%,相对误差绝对值的平均值为19.91%,满足柑橘树冠层LAI检测试验要求。     

基于软X射线成像技术的柑橘内部浮皮和枯水检测

针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题,本研究自制了一套软X射线成像系统,包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置.本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数,以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准,通过调节成像装置参数,确定了最佳的成像参数为:X射线源的管电压60 kV,管...     

自然环境下树上绿色芒果的无人机视觉检测技术

为了快速检测芒果树上的芒果,本文提出了一种基于无人机的树上绿色芒果视觉检测方法。本文采用深度学习技术,利用YOLOv2模型对无人机采集的芒果图像进行检测,首先通过无人机采集树上芒果图像,对芒果图像进行人工标记,建立芒果图像的训练集和测试集,通过试验确定训练模型的批处理量和初始学习率,并在训练模型时根据训练次数逐渐降低学习率,最终训练出来的模型在训练集上的平均精度(Mean average precision,MAP)为86.43%。通过试验,分析了包含不同果实数和不同光照条件下芒果图像的识别准确率,并设计了芒果树产量估计试验,试验结果表明:本文算法检测一幅图像的平均运行时间为0.08s,对测试集的识别准确率为90.64%,错误识别率为9.36%;对含不同果实数的图像识别准确率最高为94.55%,最低为88.05%;顺光条件下识别准确率为93.42%,逆光条件下识别准确率为87.18%;对芒果树产量估计的平均误差为12.79%。表明本文算法对自然环境下树上芒果有较好的检测效果,为农业智能化生产中果蔬产量的估计提供了视觉技术支持。     

UG多轴加工中可变轴曲面轮廓铣和顺序铣的区别

多轴数控机床的加工程序通常是用软件编制而成,其中UG软件是使用比较多的软件之一。UG软件的CAM模块可以编制多轴加工的程序,而且方法较多,但通常用的方法是可变轴曲面轮廓铣和顺序铣。但两种方法各有特点,很多编程人员特别是初学者无法准确领悟编程精髓,本文针对这两种加工方法的区别进行介绍,希望对大家有所帮助。     

SMS和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测技术

柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有的算法对自然背景柑橘黄龙病检测的精度不高。本研究提出了一种结合剪切混合拼接（Shearing mixed splicing,SMS）增广算法和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测方法,该方法通过SMS、镜像翻转和旋转方法对训练集和验证集进行了增广,增加了训练集和验证集图像中背景目标的数量和多样性;为了自适应地改变柑橘黄龙病检测中的局部采样点,增大有效感受野,使用可变形卷积替换骨干网络后3个卷积层中所有的标准卷积;为了减小自然背景的影响,使用全局上下文模块对骨干网络后3个卷积层输出的特征图进行特征增强,来建立有效的长距离依赖,以便更好的学习到全局上下文信息;使用双向融合特征金字塔,改善浅层特征和深层特征的信息交流路径,用以降低因柑橘黄龙病叶片尺寸变化大导致的漏检,提高小尺寸的柑橘黄龙病叶片的检测精度。实验结果表明,本研究提出的方法用于自然背景柑橘黄龙病的检测,平均精度可达84.8%,性能优于SSD、RetinaNet、YOLO v3、YOLO v5s、Faster RCNN、Cascade RCNN等目标检测方法。