香蕉假茎、球茎和根系动态生长模型构建研究

通过香蕉假茎、球茎和根系的表型生长模型及相关分析可为香蕉变量施肥作业提供数据基础。为解决人工测量球茎、根系外接圆难以确定问题,采用基于图像处理方法测量相关表型参数。通过测量广西宝岛蕉全生长周期内的20个阶段,采用图像处理表型测量方法测量假茎直径、球茎直径与根系水平分布长度,分别建立表型特征的生长模型并进行相关性分析。结果表明:假茎直径、球茎直径和根系水平分布长度表型生长模型均呈现“S”形,遵循作物的生长规律;香蕉假茎和球茎极显著正相关,相关系数为0.991 77(P<0.05);假茎和根系极显著正相关,相关系数为0.994 06(P<0.05);球茎和根系极显著正相关,相关系数为0.998 43(P<0.05),假茎、球茎和根系表型性状之间分别存在极显著正相关关系。由此表明,可通过测量香蕉假茎表型参数预测地下球茎和根系的表型参数,进而为变量施肥作业提供数据依据。     

锯材表面缺陷识别方法对比分析研究

锯材的表面质量对木结构制品的质量起着至关重要的作用。锯材的表面质量主要受锯材表面缺陷（如节子、虫眼、裂纹等）类型、分布、数量等综合影响。文中针对基于浅层学习网络和深度学习算法的2类图像处理方法,对比分析其在锯材表面缺陷识别中的研究现状、存在的问题及发展趋势;同时,结合准确率、平均识别精度均值和图像识别时间等目标检测评价指标,对比分析多种图像处理算法在锯材表面缺陷识别中的性能;最后,对未来锯材表面缺陷识别方法的发展趋势进行了展望。     

基于神经网络的多特征结合法鲫鱼质量估计

质量不同的鱼摄食能力不同,准确估计鱼体质量有利于水产养殖中鱼类精准投喂,避免饲料浪费及水体污染。首先使用1元硬币作为参照物采集鲫鱼图像和体重数据,其次对图像进行预处理,提取鲫鱼和硬币的特征值,最后采用BP神经网络、Elman神经网络以及Numpy库构建的神经网络实现多特征的鲫鱼质量估计。结果表明：使用BP和Elman神经网络估计鲫鱼质量时决定系数分别为0.925 6和0.906 4,均方误差分别为0.003 68和0.004 55。采用Numpy库构建的神经网络估计时决定系数值为0.823 7,均方误差值为0.008 1。因此,使用BPNN-面积-周长和Elman-面积-周长方法能够快速、准确地估计鱼体质量,实现水产养殖中鱼类的精准投喂,以及在鱼类被捕捞后根据质量进行分级,推进渔业现代化的进展。     

MATLAB在数字图像处理和分析中的应用

介绍如何利用利用Matlab开发平台强大的科学计算功能,快速实现图像处理,并通过一些例子来说明利用MATLAB平台来实现图像处理。     

窝眼轮排种器排种图像处理及性能分析

用视觉方法检测窝眼轮排种器的性能,通过采集窝眼轮排种口种子流样本视频文件,以MATLAB软件为图像处理技术手段,得到有清晰种子目标的二值化图片,并将每张图片中的种子数加以存储。通过判别种子数的多少来确定出漏播、合格、重播的型孔数目,从而得出该排种器的性能指标,实现了对窝眼轮排种器性能的无接触、无损伤、无污染、高效率和高精度检测分析。     

水稻害虫图像识别技术研究

[目的]解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题。[方法]采用数字图像处理方法对水稻害虫进行图像识别和分类,对水稻害虫的虫体面积、虫体周长、偏心率、形状参数、似圆度、叶状性、球形性等几何形状特征进行提取和研究,并采用支持向量机(SVM)分类器对水稻害虫二化螟、三化螟、稻飞虱、卷叶螟进行分类。[结果]利用所建立的6个特征判别函数对4种水稻害虫进行判别分类,识别率达到96.67%,说明这6个经过筛选的特征具有很强的判别性。[结论]支持向量机分类器的识别方法很好地解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题。支持向量机以风险最小化为原则,兼顾训练误差与测试误差的最小化,具体体现在分类模型的选择和模型参数的选择上。     

基于图像的嵌入式森林火灾监控系统研究与设计

针对目前我国森林防火远程监控中存在的不足,提出了一种基于嵌入式处理平台的森林火灾监控系统,对系统硬件设计和林火图像识别算法两个方面做了详细论述.系统以嵌入式微处理器作为现场控制器的主控单元,现场控制器通过串口与CCD摄像机进行实时通信,获取监测区域的图像信息,对获取的图像信息进行林火识别,若系统判断有林火发生,则将火情信息通过无线网络传送给监控中心,从而达到第一时间发现森林火灾的目的.通过在林区现场进行的试验表明,该系统能够克服工作环境的干扰,且具有响应速度快、识别率高以及监控区域广等特点.     

复叶中小叶主叶脉及其生长角的提取

复叶中小叶的生长角度可作为特征参数识别复叶植物。首先利用改进的Sobel算子和中值滤波提取复叶叶轴和小叶的主叶脉,进而利用Hough变换线性检测获取复叶叶轴和小叶主叶脉的直线,利用所检测的直线计算得到小叶的生长角度。此外,对基于Hough变换线性检测的适用性进行探讨,发现Hough变换线性检测可以很好地适用于小叶主叶脉呈直线的复叶;但对于小叶主叶脉呈现弯曲状时,Hough变换线性检测时会出现明显的缺陷,需要采用外接矩形方法提取小叶的生长角度。提取结果表明,所采用的算法可以有效地提取复叶中小叶的生长角度。     

基于视频处理的分层流持液率测量

截面持液率是气液两相流的基本参数之一。在气液两相实验系统上进行实验,采用高速摄像机系统获取了水平管气液两相流流型视频,提出了一种针对两相流动视频实现持液率检测的新方法。该方法针对自然光下拍摄的气液两相分层流图像气液区域与气液界面模糊、边缘难以直接提取的难点,采用新的递变规律加强图像的灰度使画面效果清晰化,通过中间线计算法提取气液边界线,进而通过提取的气液界面距离管底高度数据,计算管路持液率,其中包括同一帧图像不同截面的持液率以及同一截面持液率随时间的变化情况。实践证明：在自然光干扰较大的拍摄条件下,该方法能够获得连续、清晰的气液相边界,可推广应用于其他流型图像的分析和检测。（图9,参8）。