基于平滑轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法

果实采摘点的精确定位是采摘机器人必须解决的关键问题。鉴于苹果目标具有良好对称性的特点,利用转动惯量所具有的平移、旋转不变性及其在对称轴方向取得极值的特性,提出了一种基于轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法。为了解决分割后苹果目标边缘不够平滑而导致定位精度偏低的问题,提出了一种苹果目标轮廓平滑方法。为了验证算法的有效性,对随机选取的20幅无遮挡的单果苹果图像分别利用轮廓平滑和未进行轮廓平滑的算法进行试验,试验结果表明,未进行轮廓平滑算法的平均定位误差为20.678°,而轮廓平滑后算法平均定位误差为4.542°,比未进行轮廓平滑算法平均定位误差降低了78.035%,未进行轮廓平滑算法的平均运行时间为10.2ms,而轮廓平滑后算法的平均运行时间为7.5ms,比未进行轮廓平滑算法平均运行时间降低了25.839%,表明平滑轮廓算法可以提高定位精度和运算效率。利用平滑轮廓对称轴算法可以较好地找到苹果目标的对称轴并实现采摘点定位,表明将该方法应用于苹果目标的对称轴提取及采摘点定位是可行的。     

基于形状因子和分割点定位的粘连害虫图像分割方法

单个害虫的分割是进行害虫特征提取和识别的前提。针对害虫识别过程中出现的粘连等问题,提出了一种基于形状因子和分割点定位的害虫图像分割方法。该方法首先利用形状因子对图像中的每个区域进行粘连判定,然后对判定为粘连的区域进行逐层轮廓剥离和局部分割点的确定,接着根据局部分割点在原区域中搜索边界轮廓的两个分离点,最后连接局部分割点与分离点线段进行害虫分割。通过实验室人工随机散落桃蛀螟Conogethes punctiferalis(Guenée)和田间粘虫板诱捕梨小食心虫Grapholitha molesta(Busck)2种场景采集图像,验证算法的有效性,并与分水岭分割算法进行对比,采用分割率、分割错误率和分割有效性3项指标进行评价,结果表明:针对实验室环境下采集的2组桃蛀螟害虫图像,该文方法平均错误率为7%,约为分水岭分割方法的1/2,平均分割有效率为92.65%,比分水岭算法提高了5.7个百分点;在2组田间梨小食心虫图像分割中,该文方法平均错误率为2.24%,平均分割有效率为97.8%,分别比分水岭方法降低了4.29个百分点和提高了3.95个百分点,说明该文方法在分割准确性和有效性方面都可以获得更好的分割性能,应用于害虫多目标分割与自动识别系统中,可以有效地提高识别精度。     

弱光复杂背景下基于MSER和HCA的树上绿色柑橘检测

基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导.该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测.彩色数码相机拍摄弱光下由闪光灯补光的树上柑橘场景彩色图像,基于水果表面的光照分布应用最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)算法提取图像中的感兴趣区域,然后建立感兴趣区域周围的分层轮廓图,并利用霍夫变换拟合每一级轮廓获得分层圆形目标,最后进行拟合圆嵌套分析得到绿色柑橘水果目标.所提算法在20张复杂的柑橘果园场景图像中进行了测试,最终的召回率达81.2%,查准率达到83.5%,单幅图像平均处理时间为3.70 s.该文所提出的基于光照分布的分层轮廓分析算法,不仅适用于绿色柑橘的检测,也可为其他树上绿色水果检测提供通用的框架和思路.     

细胞特征参数计算机的提取理论

介绍3种细胞轮廓提取方法,提出利用链码技术提取细胞的边界轮廓信息.结果表明,该方法具有计算速度快和精确度高等优点.论述计算细胞周长、个数、面积、圆形度和重心等特征参数的多种方法,这些细胞特征参数可为木材材种识别提供重要的依据.     

塞罕坝华北落叶松人工林树冠外部轮廓模型

【目的】构建树冠最大外部轮廓非线性混合效应模型和非线性分位数回归模型,为准确预测树冠生长发育规律及预估生产力提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,基于58株解析木数据和1 789个枝条解析数据,利用幂函数、修正Kozak方程、修正Weibull方程选取基础模型,构建华北落叶松人工林树冠外部轮廓非线性混合效应模型和非线性分位数回归模型。【结果】在幂函数、修正Kozak方程和修正Weibull方程中,幂函数拟合树冠外部轮廓效果较好,作为树冠外部轮廓基础模型;林分年龄(Age)、冠长(CL)、胸径(DBH)、树高(HT)、冠高比(CHR)、高径比(HDR)对树冠外部轮廓影响较大。在混合效应模型中,两水平混合效应模型优于单水平混合效应模型,可明显提高模型拟合精度,HDR相关的参数a6考虑样地效应,相对着枝深度(RDINC)、CHR相关的参数a4、a5考虑样木效应,模型确定系数(R2)为0.873,均方根误差(RMSE)为0.319 m,平均相对误差(MRE)为6.642 m。在分位数回归模型中,当分位数q=0.90时模型曲线最接近树冠最大外部轮廓,R2为0.672。【结论】混合效应模型拟合精度较高,可准确描述树冠最大枝条的平均趋势。分位数回归模型可确定树冠最外部轮廓,在预测条件均值之外的研究中发挥重要作用。     

基于深度学习与深度信息的原木材积检测方法

针对工业现场整车木材摆放深浅不一且上下分层而导致的整车木材材积自动检测困难的问题,采用ZED2双目相机获取木材端面图像以及深度图像,在改进的基于掩模区域卷积神经网络(Mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)实例分割模型完成对木材端面分割的基础上,对木材轮廓进行椭圆拟合,根据木材端面中心坐标以及深度图像获取每根木材的深度信息,利用整车木材上下层深度信息相差较大的特点,解决木材上下分层的问题,同时根据双目视觉视差原理,利用相机参数以及轮廓拟合后椭圆短径端点坐标,测量出木材端面检尺径,将检尺径和检尺长代入原木材积计算公式完成原木材积的检测。实验结果表明,使用本方法计算出的整车原木材积同人工检尺数据对比,材积误差率(偶数)为-1.61%,单根木材检尺径平均绝对误差(偶数)为0.33 cm,符合国家原木检尺要求。最终将模型以及材积计算算法部署于Nvidia Jetson Xavier NX平台,并在PyQt5核心库上设计了操作界面,用户仅需拍摄完整木材端面,即可实现原木材积的计算。利用本研究所提出方法可实现木材整车检尺...     

一种基于轮廓的雕刻灰度图光顺方法

针对现有光顺算法在去除噪声的同时不能很好地保护好边缘拐角等细节信息的不足,提出了基于灰度图轮廓提取的磨光光顺算法,其采用改进的Laplace算子并经过预处理后对灰度图边缘进行提取,通过轮廓追踪获得图像边缘信息,然后只对非轮廓非细节部分进行光顺.试验结果表明,该方法降低了光顺算法的盲目性,有效地保留了原有数据的细节信息.     

一种自适应的图像轮廓提取算法

针对很多图像同时含有线条图案和区域块图案的特性,提出了一种白适应区分线条图案和区域块图案及提取区域块图案边界的解决方法。该方法首先根据设定的矩阵算子检测出图像中的区域块,然后按照一定的规则判断区域的边界,对区域进行填充,最后得到含有线条和区域边界的图像轮廓。试验证明,该方法计算量小,提取的图像轮廓能保留原图像中区域、线条和边界的信息。     

基于计算机视觉的牛脸轮廓提取算法及实现

计算机视觉技术已越来越多地应用于检测牛个体行为以给出养殖管理决策,牛脸轮廓的提取及形状分析能够进一步提高牛身份鉴别,咀嚼分析及健康状况评估的自动化程度。为实现基于计算机视觉的无接触、高精度、适用性强的肉牛养殖场环境下的牛脸轮廓提取,提出用自适应级联检测器定位牛脸位置,用统计迭代模型提取牛脸轮廓的方法。该方法采集牛脸正面图像,用级联式检测器定位出牛脸的位置,并分别采用监督式梯度下降算法(supervised descent method,SDM),局部二值算法(local binary features,LBF)和主动外观模型算法(fast active appearance model,FAAM)3种算法被用于提取牛脸轮廓。对20头肉牛共拍摄800幅牛脸正面图,随机选取训练数据720幅和测试数据80幅。结果表明,主动外观模型算法准确率最高,其轮廓提取误差为0.0184像素,适于应用在轮廓提取精度要求较高的场合,而局部二值算法的运行效率最高,在分辨率为744像素(水平)×852像素(垂直)的牛脸图像中轮廓提取时间为0.35 s,更适于应用在实时性要求较高的场合。该方法可实现养殖场中肉牛的无接触精确的面部轮廓提取,具有适用性强、成本低的特点。     

美国国家盆栽盆景博物馆杜鹃专题盆景展作品选登

2006年5月，位于华盛顿的美国国家盆栽盆景博物馆举办了“杜鹃专题盆景展”，展出的作品虽然不多，但这些作品的造型自然，姿态各异，没有受日本盆景形式的束缚。从作品树干、根盘、花片的分布和外形轮廓上，可以领略到作者精湛的养护和制作水平。