肉异物识别中肉厚度激光补偿试验系统的研制

农产品形状的不规则性严重影响用X射线成像方法检测农产品的内部品质的检测质量。针对这个问题,该文以肉为研究对象,建立了基于激光的肉厚度补偿试验系统,补偿X射线图像因厚度不同对肉产生的影响。该系统包括X射线图像采集系统、激光图像采集系统,机械传输部分、控制系统及图像处理系统等。用最小二乘法求取肉厚度补偿模型,建立激光图像与厚度补偿图像映射关系,用激光厚度补偿图像与X射线肉图像融合,基于OTSU算法(最大类间方差,automatically perform histogram shape-based image thresholding)提取出融合后的肉X射线图像中的异物。试验结果表明,这种方法能够消除厚度的变化对图像的影响,该研究为支撑为肉异物提取提供了一种准确高效的方法。     

应用纹理分析方法在线监测苹果冻干含水率

在果蔬真空冷冻干燥过程中对果蔬物料含水率进行实时监测,可为冻干过程监控和优化提供依据。该文研究以冻干果蔬物料含水分图像纹理分析为技术手段,实现连续表达干燥过程中物料的含水率。试材选用苹果,采用环形光源和高速CCD组件,在冻干仓窗外分别采集原始苹果样本MA和经CuSO4溶液染色的苹果样本MB在一个完整冻干周期中表面含水纹理变化的动态图像,运用主成分分析法对图像均值等6个含水纹理特征指标进行统计分析,并对原始样本纹理特征的第一主分量与其含水率W1、染色样本含水纹理特征的第一主分量与其含水率W2、W1和W2分别进行非线性回归分析。结果表明,模型的决定系数达到0.9376、0.9289和0.9930,且显著性检验概率均<0.0001,模型检验极显著。同时,模型相对误差基本<3%。因此,由果蔬物料含水图像的纹理特征可实现含水率的在线监测。该方法不但为真空冷冻干燥加工过程控制探索一种利用水分图像处理方法进行水分在线监测的新方法,而且也可在其他干燥加工水分监测及过程控制中应用。     

不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法

为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。     

基于电阻抗成像的植物单根断层图像重建

为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明：电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构（Newton's one-step error reconsruction,NOSER）算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式（primal dual-interior point method,PD-IPM）算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。     

基于改进的粒子群多阈值算法的白色异性纤维检测

为了提高皮棉中白色异性纤维的识别精度,该文提出了一种基于改进混沌粒子群的白色异性纤维检测算法,该算法将图像的像素点按灰度值分为多类,把所有相邻类间方差看做一个粒子种群,以最大类间方差组作为种群适应度评价函数。通过滑动窗口技术判断算法是否陷入局部最优。有效克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷。通过试验验证,该文提出的算法对白色异性纤维的识别准确率达到98.6%。通过与标准二维Otsu算法的对比分割试验发现在分割较细小的白色异性纤维以及白色纤维与皮棉发生重叠的情况时,该算法的分割结果比标准二维Otsu算法更准确,噪声点更少。为皮棉异性纤维检测与剔除工艺的改善提供了技术依据。     

基于机器视觉的红掌检测分级方法

中国盆花销售量随着消费水平的提高而迅速攀升,四大盆花之一的红掌在规模化生产中存在分级标准掌控不统一、分级结果不稳定以及效率低下等问题,制约了红掌产品的规模化生产,影响了红掌的出品质量。该研究提出基于机器视觉技术的红掌分级检测方法,对90株红掌的水平和竖直方向图像采集,经过二值化等处理,从侧视轮廓、俯视轮廓及佛焰苞轮廓特征三方面获取红掌植株的高度、冠幅、佛焰苞片数、苞片横径4项指标的信息, 针对每一项指标提出检测方法。试验结果表明,该方法对植株高度测量误差小于5.4 mm;针对植株冠幅提出了当量直径测量方法,佛焰苞片数测量正确率可达98.9%,苞片横径相对误差最大为6.52%。针对试验所选90盆红掌分级成功率达到97.8%。研究表明,利用机器视觉技术能够很好地实现对红掌盆花的在线检测分级。     

自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

基于WilksΛ准则的KFDA方法研究枸杞分级

为提高枸杞分级正确率,建立一种基于枸杞图像的分级模型,以3个产地共6个等级的枸杞为研究对象,在提取枸杞图像颜色和纹理特征参量的基础上,运用Fisher判别分析(FDA)和核Fisher判别分析(KFDA)方法对6个等级的枸杞进行鉴别分析。在KFDA分析过程中,选取径向基函数(RBF)为核函数,采用基于距离测度的矩阵相似性度量方法,优化确定了RBF核函数的最优参数值为13.2436;选用前150个主成分分析时,基于WilksΛ准则的枸杞分类及验证正确率分别为100.00%和87.80%,而基于传统主成分贡献率的枸杞分类及验证正确率分别100.00%和81.70%。结果表明,运用基于WilksΛ准则的KFDA方法,选用150个最有利于分类的主成分,鉴别结果由FDA的91.7%提高到KFDA的100%。该研究方法不仅有效提高了枸杞图像的鉴别正确率,而且为其他农产品图像分级提供了理论依据。     

离心泵压水室内部定常和非定常流动PIV测量

为研究离心泵压水室内的流动特性,利用PIV技术在内同步和外同步模式下分别测量了其内部的定常和非定常流场,详细分析了压水室内部流动现象和流动规律。结果表明,压水室内速度沿轴向分布均匀,随圆周角增大而减小;在叶轮和压水室的交界处,存在清晰的速度分界线;受蜗舌的分流作用,部分流体回流入叶轮流道,扩散管入口处速度显著降低;压水室内部周期性非定常流动规律明显,第VIII断面上,速度的大小和波动幅度沿径向均呈减小趋势,周向速度的波动与叶轮流道内部高速流区的位置有关,而径向速度的波动主要受叶片干扰和哥氏力的影响。研究结果为压水室设计以及离心泵内部流动的试验研究提供了借鉴。     

波段比算法结合高光谱图像技术检测柑橘果锈

为克服柑橘表面不平整导致光线反射不均匀的影响,研究提出了波段比算法,使高光谱图像技术能够快速有效地检测柑橘果锈。首先根据Sheffield指数（SI）确定最佳波段（625 nm和717 nm）,经比值变换后得到第一幅比值图像;然后选取特征波长625 nm的邻近波段（621 nm）,与其比值变换后得到第二幅比值图像,提取轮廓,构建掩膜以消除第一幅比值图像的背景噪声,最后进行阈值分割和数字形态学运算,完成果锈区域的特征检测。试验结果表明,基于波段比算法的高光谱图像技术可有效检测柑橘果锈,检测率达到92%。研究表明波段比算法在高光谱图像技术快速无损地检测柑橘果锈中,能够有效地降低光照反射不均匀的影响,增强谱间差异,提高检测的精度。