Image-Based Soil Deformation Measurement in Geotechnical Model Test

Deformation measurement and analysis play an important role in geotechnical model tests. Using the concept of quadrilateral isoperimetric element, the strain filed was achieved from the calculation method based on displacement modes, and the verification results show that this measurement technique has a reliable precision. The soil deformation in model test of square shallow foundation was measured by using this technique, and the results show that the measurement system based on digital image correlation method can realize the whole process quantitative measurement of soil displacement field and shear strain filed. This deformation measurement technique provides a tool for the qualitative and quantitative analysis of soil micromechanics characteristics.     

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。     

基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。     

基于模糊聚类分析的草莓图像分割方法研究

为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。     

基于EIT的土壤中油菜根茎检测

主要应用EIT技术检测土壤中油菜的根茎。搭建16电极数据采集系统,采用相邻法激励测量模式获得成像数据并应用基于MatLab的MNR算法进行图像重建。结果表明:本实验方法能实现油菜根茎的无损检测,可以检测出油菜根茎的位置和大小信息;对干枯的油菜根茎检测效果比新鲜根茎差,而对于腐烂的根茎,不能检测出来。据此,可以对土壤中油菜根茎进行可视化观察,了解其根系生长情况。     

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。     

图像中成熟苹果果实定位方法研究

针对目前苹果果实图像定位中存在的准确度较低、速度较慢等问题,在分析比较的基础上,对苹果果实定位方法进行了进一步的思考和研究。以3点确定圆算法为中心,配合图像中树枝树叶部分的分割、果实边缘的检测及去除图像的噪声等技术,以使处理速度满足实时要求,并使果实定位结果准确。经测试,本方法对成熟苹果果实具有较好的定位效果。     

基于立体视觉的农机热锻件测量系统设计

为解决农机热态锻件的在线尺寸测量问题,提出了一种基于计算机双目立体视觉的解决方案。针对热锻件的图像获取、特征提取、图像匹配和三维重建等问题展开研究,分别采用光谱选择性图像采集方案、形态学角点和轮廓提取方案,基于标定立体校正的快速匹配和重建方案,构建了一套在线测量系统。为提高系统的实时性,采用Open CV计算机视觉库函数实现相应算法。以一个被加热至1 000℃圆柱体锻件为试验对象,测量结果直径相对误差为2.20%,高度相对误差为1.81%,用时87s。试验结果表明:所提出的农机高温热锻件几何参数测量方法能够满足锻造生产现场对尺寸测量实时、精确、高效的要求。     

基于高光谱技术的牛肉含水率无损检测

牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。     

基于单目视觉的田间菠萝果实识别

菠萝果实的准确识别是菠萝采摘机器人视觉系统的关键。针对田间复杂环境中的青色菠萝,采用图像处理技术、数学形态学方法,识别菠萝果眼,并获取果眼的中心点信息;引入层次聚类分类方法,对多个中心点进行聚类分析;求取最多点集的中心坐标,作为菠萝区域的近似形心。选用在广东湛江菠萝田间拍摄的35幅图像作为评价样本,经过运算,迎光条件下形心识别正确率达到85%。本研究为菠萝采摘机器人的田间果实识别提供了有效的技术方案。