生菜叶片镉含量高光谱预测模型

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取,建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳,其中预测集决定系数为0.927 3,均方根误差为0.093 mg/kg。因此,利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的,可为实际应用提供技术支持和参考。      

基于机器视觉的水下河蟹识别方法

为了探测河蟹在池塘中的数量及分布情况,为自动投饵船提供可靠的数据反馈,提出了基于机器视觉的水下河蟹识别方法。该方法通过在投饵船下方安装摄像头进行河蟹图像实时采集,针对水下光线衰减大、视野模糊等特点,采用优化的Retinex算法提高图像对比度,增强图像细节,修改基于深度卷积神经网络YOLO V3的输入输出,并采用自建的数据集对其进行训练,实现了对水下河蟹的高精度识别。实验所训练的YOLO V3模型在测试集上的平均精度均值达86. 42%,对水下河蟹识别的准确率为96. 65%,召回率为91. 30%。实验对比了多种目标检测算法,仅有YOLO V3在识别准确率和识别速率上均达到较高水平。在同一硬件平台上YOLO V3的识别速率为10. 67 f/s,优于其他算法,具有较高的实时性和应用价值。     

基于自适应概率PCA的植物叶片彩色图像修复

植物叶片图像的采集过程中,由于自然环境或成像条件的影响,特别是夜间,采集到的图像大多带有椒盐噪声,造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉,被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时,中值滤波降噪效果较好,但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题,提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布,概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息,通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失,从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时,直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应,因此本文先基于树的叶脉进行追踪,再对叶脉进行概率PCA修复,然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复,迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能,进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明：去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右,比使用维纳滤波高出9dB左右,比使用高斯滤波高出7dB左右,比使用中值滤波高出1dB左右,并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此,将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的,为其后续的图像处理提供了技术支持。     

投影寻踪模型在水稻灌溉制度评价中的应用

优化水稻灌溉制度是解决粮食安全与水资源短缺两大紧迫问题的关键。从水稻灌溉制度评价方法研究出发,针对传统的水稻灌溉制度评价中指标权重赋值客观性差的问题,提出了基于粒子群优化投影寻踪模型的水稻灌溉制度评价方法,该方法通过对水稻主要生育阶段的多个状态变量建立投影寻踪模型并优化投影方向,从而根据状态变量在最佳投影方向线型投影得到的投影值大小进行水稻灌溉制度的综合评价,避免了专家赋权的人为干扰。选取水稻分蘖及灌浆2个重要生育阶段,分别建立模型并对4种灌溉模式进行综合评价,其评判结果与实际相符,验证了该方法的准确性与可行性。     

采摘机器人选择性作业信息获取研究——基于无标定视觉伺服系统

以采摘机器人采摘作业为研究对象,以选择性采摘成熟果蔬为研究目标,基于无标定视觉伺服系统,结合果蔬成熟特性判断目标果实是否适合采摘,设计了一套以MSP430F149为核心的智能检测控制系统,可以实时处理相机采集到的图像,并选择性采摘符合要求的果实。本文重点研究了视觉伺服原理与模型、果实成熟度判断、选择性作业信息获取,以及系统的硬软件设计,并对文中设计研究的系统进行了可行性验证。试验结果表明:该无标定视觉伺服系统判断准确,能够较大程度提高机器人的可靠性与稳定性,应用前景宽广。     

利用短波红外高光谱成像技术检测洋葱酸皮病(Burkholderia cepacia)

酸皮病是一种重要的洋葱采后病害,对洋葱的采后生产造成了巨大的经济损失。本研究利用短波红外高光谱成像系统对洋葱采后酸皮病进行检测,分别从健康的和已感染酸皮病的洋葱上采集高光谱反射图像(950~1 650 nm),通过对两种洋葱的光谱进行主成分分析的结果表明,洋葱的颈部区域在1 070、1 400 nm波长下对酸皮病的发生最具指示性。采用两种最佳波长下获得的对数比率图像对两种不同的图像进行分析研究。第一种分析方法是利用全局阈值(0.45)将感染酸皮病的图像区域从对数比率图像中分离出来,通过对分离图像区域的象元素进行Fisher判别分析,可辨别出80%感染酸皮病的洋葱。第二种分析方法是从对数比率图像上获得三个参数(最大值、对比度及匀质性),再将这三个参数作为输入特征向量导入到支持向量机(Gaussian kernel,γ=1.5)中,利用这种方法,可辨别出87.14%感染酸皮病的洋葱。应用本研究结果可进一步开发出一种多光谱成像系统,用于洋葱包装流水线上酸皮病的检测。     

融合多源图像信息的果实识别方法

光线变化与目标重叠是影响自然环境中果实正确识别的重要原因。为了降低两者的影响,研究了融合多源图像信息的果实识别方法。在图像配准的基础上,优选了H分量图与幅度图像作为待融合的源图像;由模糊推理系统(隶属度函数和模糊规则)决定权重,采用加权平均策略实现图像的像素级融合;根据融合图像中果实区域的分布规律,设计了一种基于直方图的首阈检测法以获得最佳的果实分割效果;利用深度图像的统计特性,设计了一种逐层分割图像的方法以解决重叠果实的分离问题。实验结果表明:多源融合图像用于果实识别与定位比单一图像具有更好的准确性与鲁棒性,对重叠果实的正确识别率在83.67%~94.22%之间。     

浸没式膜生物反应器内膜面传质特性实验

应用粒子图像测速(PIV)技术测试膜面附近的气液两相流动力学特性,在6种不同曝气强度条件下,测试得到膜面附近的液相流场数据,并计算得到膜面传质系数、浓差极化边界层厚度以及膜面切向应力等膜面传质特性参数。结果表明,曝气强度和液相速度对膜面传质特性的影响较大,在一定范围内增加曝气强度可以使得膜面传质特性加强。本文的研究结果为膜生物反应器系统的优化设计提供了研究经验和实验数据。     

成熟期苹果树冠层器官异源图像配准

为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。     

基于单目多视角视觉的珍珠品质检测

利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像,对其进行图像预处理并按照成像规则进行融合拼接,从融合拼接的珍珠全景图像中提取出珍珠表面颜色、光泽度及均匀度等特征参数;依据与国家标准相一致的判断指标与相应的检测算法来识别和检测珍珠品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,可实时完成珍珠的颜色、光泽度及均匀度等外观品质指标的视觉检测与分类,各个指标的检测精度均达到了80%以上。