葡萄套袋机器人目标识别方法

针对水平棚架栽培模式下采集的单幅葡萄果树图像,提出了结合葡萄颜色与形状特征的目标识别定位方法,获得果穗的中心线和长度特征参数。通过提取葡萄图像的|G-R|+|G-B|色差图,利用Sobel算子进行边缘提取。构建葡萄果粒轮廓的数学模型进行Hough变换,实现葡萄果粒的初步识别。结合葡萄果穗的颜色、纹理特征以及果粒分布较为集中的特点判断Hough变换检测出的圆区域是否为果粒。综合利用识别出的果粒信息找到葡萄图像的外接矩形完成目标提取。对78幅图像进行测试,正确识别出葡萄区域的图像为70幅,正确识别率约为90%。     

基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测

针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。     

梯形渠道渠底土层水分溶质运移模拟研究

建立了梯形渠道浸水过程中水盐运动数学模型及其定解条件,用混合拉普拉斯变换有限元数值解法,初步分析了其渠道浸水预溶过程渠底土层中水盐运动规律。结果表明:混合拉普拉斯变换有限元法求解梯形渠底土层水分运动和溶质运移过程,计算时间短,精度较高结果稳定,可用于梯形渠底水分运动和溶质运移的模拟。     

计算机辅助设计线图数据处理的灰色模型与方法

在分析计算机辅助设计线图数据处理的现状后，提出了其线图数据处理的灰色模型参数估计的函数变换法。实例表明，该方法简单实用，值得在计算机辅助设计中推广使用。     

小波分析在拖拉机齿轮箱故障诊断中的应用

在分析了采用傅立叶变换对拖拉机齿轮箱故障诊断进行信号分析技术所存在的不足的基础上，提出了采用小波变换对该信号进行分析处理时，基小波选取的方法。同时在对拖拉机齿轮箱故障诊断的实际应用中，用齿轮箱振动的加速度信号对傅立叶变换和小波变换的结果进行了比较，证明了应用小波变换能准确反映齿轮箱故障的结果，并提出用小波变换可以建立故障自动诊断系统。     

无核葡萄种质亲缘关系的SRAP研究

为充分了解及更合理地利用无核葡萄的种质资源,辅助无核葡萄育种,本研究采用SRAP分子标记技术,对23 个国内外主流无核葡萄品种的种质亲缘关系进行分析。结果表明：从45 对SRAP引物中筛选出38 对多态性引物,共扩增出236 条谱带,其中171 条为多态性谱带,多态性谱带百分率为72.4%。遗传相似分析显示,供试材料间遗传相似系数的变化范围为0.58~0.90,遗传距离在1.0313~4.9643 范围内变化。在遗传相似系数为0.61 处,可将供试材料分为2 个大类群,在相似系数为0.66 处,Ⅰ类群和Ⅱ类群均可分为2个亚群。说明23个品种总体来讲亲缘关系较远,特别欧美杂种具有较高的遗传多样性,部分欧亚种品种间亲缘关系较近,杂交育种时应注意亲本选择。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

珍珠形状的计算机视觉识别

采用计算机视觉采集珍珠图像,通过一系列的预处理后,转化到极坐标系下,利用计算前8组F(h)(傅里叶系数)数值作为每种典型形状特征面的特征参数,然后运用模糊模式识别的方法对每一幅图像的珍珠形状进行有效判别.通过对多视角得到的图像特征面的寻找与比较判别,实现珍珠形状的判别分类.实验结果表明,分选最大误判率为33.3%.     

农林环境机器视觉导航路径生成算法及应

提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理.     

基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.912%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%.利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.106%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高.