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针对目前无法同时对随机多列排布干制哈密大枣进行快速缺陷检测和统计计数问题,该研究设计了一款干制哈密大枣在线检测与计数系统。以干制哈密大枣为研究对象,利用工业相机拍摄传送带上随机排列的多类别缺陷干制哈密大枣视频为数据源,采用改进的YOLOv7模型进行干制哈密大枣多类别缺陷检测并将检测结果作为后续多目标跟踪算法的输入;考虑到传送带上干制哈密大枣的外观相似性高以及排列密集等特点,该研究结合ByteTrack多目标跟踪算法的思想,设计了一种多类别干制哈密大枣的画线计数方法,实现了随机排布多类别干制哈密大枣的缺陷检测、准确定位及计数。试验结果表明:1)改进的YOLOv7模型浮点计算量为64.6 G,在干制哈密大枣目标检测数据的测试集上的平均检测精度、召回率、
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农业是国民经济的基础 ,是工业和其他事业发展的基础。农业机械化作为先进生产力 ,在现代化农业生产中发挥的作用愈来愈显著。我国现在农业机械化水平正在逐年提高 ,农机保有量逐年增加。2 0 0 0年新疆生产建设兵团农机总动力发展到 175万千瓦 ,大中型农用拖拉机1 72万台 ,分别比 1995年增加 3 1%和 4 5%。目前 ,兵团的农业机械化水平在全国处于领先水平 ,机耕、机播、机收、机械化作业水平分别达到10 0 %、10 0 %、3 7% ,耕种收综合机械化水平达80 % ,分别高于全国平均水平 4 2、 70 5、 17 2和4 2 3个百分点。但由于机具配备的复杂性 ,… 相似文献
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基于MATLAB与VB混合编程的哈密大枣品质检测研究 总被引:3,自引:1,他引:2
基于Visual Basic 6.0设计了应用软件的用户界面,用SOLIOS图像采集卡与CCD摄像头连接采集数据,构建了基于机器视觉的哈密大枣自动检测系统,并利用Matlab7.6图像处理工具箱,通过各种算法的比较和验证,确定了最佳背景分割方法,找到有利于哈密大枣的特征提取、品质(缺陷、大小、颜色等)自动识别的方法,为哈密大枣自动化检测生产奠定了基础。在图像采集中,调用图像采集卡驱动程序,实现图像的储存。图像处理中,应用颜色空间转换、小波消噪、阈值分割和数学形态学处理等方法,快速准确识别其品质,利用VB的ActiveX组件,在Visual Basic中直接调用Matlab图像处理程序,实现对哈密大枣品质的自动检测。 相似文献
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