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.     

基于双目视觉的作物苗期障碍物三维信息检测方法

农业智能装备在实际农田环境中行进或作业的过程中需要感知多变环境下的各种障碍物.为此,基于双目视觉,开展了作物苗期农田障碍物三维信息检测方法研究,提出了一种基于特征的障碍物检测算法.首先,利用边缘检测算法去除天空背景,提取出障碍物潜在区域的上边界线,利用超绿特征颜色变换去除绿色作物苗期农田背景,提取下边界线;然后,通过阈...     

基于边缘检测的图像分割技术的研究

本文主要介绍了基于边缘检测的图像分割的相关技术,首先分析了研究目的和研究意义,然后综合国内外的研究近况,分析了当前对于图像分割技术的前景和不足。     

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。     

厚皮甜瓜无损检测方法的研究现状及发展趋势

厚皮甜瓜是一种具有重要经济价值和营养价值的水果,该果品内部品质的无损检测对其生产及流通有重要意义.为此,综述了国内外厚皮甜瓜无损检测采用的方法,包括力-变形特征测试、声振动特征测试和光谱特征测试,指出采用光谱特征进行厚皮甜瓜品质无损检测是发展趋势.     

基于计算机视觉的水果大小检测方法

通过计算机视觉技术获取水果的图像，对该图像进行边缘检测等处理后，以其自然对称形态特征为依据。确定水果的检测方向，进一步检测水果的大小，试验表明，该方法检测速度快，正确率高，适用范围宽，能够满足水果自动检测要求。     

基于分块阈值和边缘检测的叶片分割算法

针对复杂的植物叶片图像,提出了一种分块阈值、边缘检测相结合的图像分割算法。首先,根据预先确定的子块的大小,把整幅图像划分成若干数目的子块,对每个子块用大津法进行分割,把分割好后得到的子图像拼接起来形成目标图像;然后,用改进的Sobel边缘算子对原图像进行边缘提取分割;最后,把分块阈值得到的结果与边缘检测得到的结果结合起来得到较优的结果;在此基础上再进行腐蚀、填洞等形态学操作,得到最终的分割结果。实验表明:与传统的分块阈值、边缘检测相比较,此算法的抗噪性较好,细节上分割得也较为清楚,具有较好的分割效果。     

基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算

提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法.首先使用Lab模型对苹果图像进行分割.然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域.接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割.这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果.实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92.89%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于0.5 s.     

基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量与研究

视觉技术目前被广泛应用于社会各生产领域,包括制造行业、文档分析、医疗诊断及农业品质检测等。为此,基于计算机视觉技术,设计出一种玉米品质自动检测分析方法,即玉米籽粒实时分析系统,具有客观、高效、准确的优势,解决了传统人工检测模式下主观、低效、误差大等问题。最后,设计出一种基于计算机线扫描技术和自动化控制技术相结合的玉米籽粒考种装置。     

基于双视角图像的山羊体尺自动测量方法

针对规模化羊场对山羊体尺无接触式自动测量的需求,设计了一种山羊双视角图像采集装置并开发了配套的山羊体尺自动测量算法。首先,开发了山羊双视角图像自动采集装置并在养殖场完成山羊双视角图像数据集的构建;然后,采用背景减除法二值化羊体俯视图,引入简单线性迭代聚类算法(SLIC)构建侧视图超像素的纹理和颜色特征向量,训练基于支持向量机(SVM)的超像素分类器,综合利用置信度和超像素区域邻接图(RAG)获取侧视图中的羊体二值图;最后,提出了在侧视和俯视二值图像中定位关键体尺特征点的方法,自动提取山羊体高、体斜长、胸深、胸宽、管径参数,拟合得到胸围和管围参数。算法测试结果表明,羊体侧视图前景区域超像素分类正确率超过94%,算法自动提取与人工标注的侧视、俯视前景二值图的交并比分别为96.1%和97.5%。以人工使用软尺测量获得体尺参数为金标准评价算法自动提取体尺参数的精度,结果表明管围、体高、胸深、胸宽、胸围和体斜长的平均相对误差分别为5.5%、3.7%、2.6%、5.2%、4.1%和3.9%。本文开发的羊体双视角图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足山羊体尺无接触自动测量的精度要求,为山羊体尺的高...     

植物生长机器视觉无损测量研究综述

作为植物生长建模关键技术之一的机器视觉无损测量研究,对促进数字农业的快速发展具有重要的意义。本文概述了基于机器视觉的植物无损测量的研究意义、研究方法和国内外的研究进展,提出了急需解决的难点问题,展望了其研究前景。     

树干直径自动识别与测量技术研究

在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用Canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除、双阈值的边缘连接等,在提取的边缘图像基础上,设计了树木直径自动提取算法。以4列的窗口为模板,自上而下,对经过Canny算法后的图像进行竖直线段的提取。在提取所有竖线后,将最大宽度的2条竖线当作树干轮廓线,通过焦距、物距、像距与像素宽度之间的关系计算出树干直径。最后选择了不同树种共计16棵树木进行了验证,实验结果表明树干直径识别的精度为96.9%,绝大部分测量数据符合森林资源调查要求。     

基于MatLab和DSP的哈密瓜纹理分割与分类

以新疆特色水果哈密瓜为研究对象,提出一种利用Matlab辅助DSP提取哈密瓜纹理的方法。该方法首先利用Matlab把待处理的图像转换为数据文件(dat文件),然后利用DSP强大的运算能力分割哈密瓜表面纹理特征,并将分割结果同样以dat文件传递给Mat Lab,最后利用Mat Lab强大的数据分析与图像显示能力建立哈密瓜分类模型。实验结果表明,该方法能够有效地对哈密瓜表面纹理进行分割与分类,分类准确率为88.10%。该方法不但能够缩短DSP系统的开发周期,且能够为今后开发基于DSP的哈密瓜品质实时检测系统奠定基础。     

基于形态学图像处理的麦穗形态特征无损测量

小麦穗部形态参数是直接反应小麦生长状况的重要参数,是育种和考种专家关心的重要参数。为了实现小麦穗部形态特征的无损测量和基于这些特征的快速品种分类,该文提出了基于形态学的穗部性状：芒个数、平均芒长、穗长和穗型的自动提取方法。首先通过小麦图像的形态学运算将麦芒去除得到只有小麦主部的图像,通过寻找主轴方向角和旋转计算外接矩形长度的方法计算穗长,通过对麦芒图像的细化和角点检测方法计算芒长和芒个数,通过宽度系数比例判断穗型,然后利用提取的其中8个特征参数,设计了一个3层的BP神经网络,对4个小麦品种240张图片进行分类识别,识别准确率达到88%。该方法可为小麦快速品种分类提供参考。若能将小麦的其他外部参数同时作为品种识别的输入数据,将会大大提高品种识别的准确性。     

基于扇环形区域图像分割的小麦秸秆截面参数测量方法

针对小麦秸秆截面显微图像中组织成分的结构和灰度特征,研究了一种扇环型分区域图像分割方法,用于精确分割厚壁、维管束等关键组织结构。小麦秸秆截面的内外侧轮廓构成了一个近似的环形区域。先粗略定位厚壁和维管束所属的圆环区域。依据定位信息,以截面中心为起点向圆环外轮廓画射线,将圆环划分为大量的扇环形小区域。用Otsu算法对各个小区域进行独立的阈值分割,再对分割结果进行拼接等后续处理,得到完整的厚壁或维管束,最后以此为基础精确测量秸秆截面的各种参数。实验结果表明,与传统的Otsu算法相比,该方法对显微图像采集过程中切片、染色、拍照等环节导致的低质量图像具有较高的分割准确性和鲁棒性,在提高了切片样本利用率的同时降低了人工劳动强度。该测量系统对各类参数的测量精度均大于94.6%。     

双锥压缩式哈密瓜承载托辊的设计及参数计算

针对当前水果检测分级过程中大型水果承载托辊形式单一的问题,设计了一种新型双锥压缩式哈密瓜承载托辊。该托辊不仅能够实现哈密瓜的360°旋转,还能够在蓄能弹簧的作用下自动适应不同大小的哈密瓜,增加哈密瓜在旋转过程中的稳定性。通过对100个成熟哈密瓜样本进行测量,建立了哈密瓜的质量及纵横径尺寸数据库,并在此数据库的基础上对双锥压缩式哈密瓜承载托辊的参数进行了设计和计算。计算结果表明:双锥压缩式哈密瓜承载托辊的承载范围为1.5~5kg,锥形滚子的斜边与中心轴线之间的角度为29°,弹簧刚度为0.169 N/mm。本文所设计的双锥压缩式哈密瓜承载托辊能够较好地适应哈密瓜的检测分级,具有一定的创新性。     

基于数学形态滤波算子的黄顶菊种子图像边缘检测

黄顶菊种子边缘检测是进行黄顶菊种子形态特征提取和分析的基础.经典的边缘检测算法由于抗噪声能力差,无法精确检测出黄顶菊种子的边缘.为此,运用数学形态学的基本原理和方法,提出了一种基于数学形态滤波器的二值图像边缘检测算法,应用于黄顶菊种子图像的边缘检测.实验结果表明,提出的边缘检测算法的性能明显优于经典的边缘检测算法,不仅能够准确、有效、完整地提取出黄顶菊种子的边缘,同时能有效地去除噪声.     

水稻病害图像预处理及其特征提取方法研究

采用计算机数字图像处理技术对水稻病害进行智能识别,并以叶鞘腐败病为例,研究了水稻病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验中,利用灰度变换和中值滤波法有效去除了噪声,增强了图像;利用不同算子对病害进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征,实现了病害图像目标分割。这一研究成果为特征参数的提取及最终病害确定打下基础。