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提出了一种基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量方法。使用工业相机获取工作装置侧视图像,采用鞍点检测方法快速捕捉工作臂上的人工靶标;将靶标间的固定几何尺寸关系作为约束条件筛选出靶标中的鞍点并计算相应工作臂的姿态角;通过预判靶标的运动范围以缩小图像检测区域,提高算法处理速度。试验表明,与挖掘机上原有的拉线传感器测量系统相比较,动臂和斗杆姿态角动态测量偏差分别小于1°和2°,处理每帧工作装置运动图像平均用时在100 ms以内,验证了该方法对挖掘机工作装置姿态测量的可行性。 相似文献
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小型农产品分选机设计与试验 总被引:2,自引:0,他引:2
针对家庭农场及小规模营销的需要,设计了基于机器视觉的小型农产品分选机。农产品在平胶带上形成多通道阵列式输送,以DSP作为机器视觉单元的核心,采集一帧图像可分析多个通道,并根据农产品的形状、颜色等图像特征进行分选。在水平输送速度为9.2 cm/s、农产品输送间隔为16 cm、4通道并行输送的条件下,选用核桃、红枣及栗子3种农产品进行了分选机性能测试。试验表明,机器能够可靠工作;核桃、红枣和栗子的分选准确性分别为91.66%、94.79%和97.39%;分选速度达8 800个/h。因此采用DSP芯片作为小型分选机的机器视觉核心是可行的,可以为农产品分选机的小型化、低成本提供技术支持。 相似文献
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[目的/意义]对虾病害严重危害对虾养殖业。针对对虾病害发病快、死亡率高等特点,高密度的工厂化养殖等模式需要一种高效率对虾发病检测方法替代传统人工检查方法,实现对虾发病的及时预警。[方法]提出一种基于改进YOLOv8 (You Only Look Once)和多元特征的对虾发病检测方法。首先利用改进YOLOv8网络从对虾夜间水面红外图像中进行前景提取,再利用Farneback光流法和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取对虾视频片段的运动特征与图像纹理特征,利用提取到的特征参数构建训练数据集,训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器用于检测对虾视频片段,实现对正常与发病的对虾视频片段的检测分类。[结果和讨论]训练好的SVM分类器在300个测试样本上的表现为检测准确率平均值为83%,检测效果达到设计要求。检测误差主要是将发病片段错误地检测为正常片段。该误差主要受水面对虾数量和视频影响。[结论]本研究实现了对对虾发病的检测,提供了一种基于计算机视觉的检测方法。但受条件限制,仅在工厂化养殖环境下进行了... 相似文献
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本章提出了一种基于概率神经网络(PNN)结合机器视觉的鸭蛋表面裂痕检测方法,配合背景光照法,结合灰度图像处理、图像高斯滤波处理、图像分割处理等算法去除图像杂质干扰,采用反锐化掩模局部对比度增强的分段增益改进算法来增强裂痕,收集裂痕、污点的相关信息作为数据集录入PNN神经网络,进行识别判断。本研究对1 600张鸭蛋图片样本进行采样分析,将鸭蛋分为好蛋、脏污蛋、裂纹蛋3种。试验表明,该系统对干净无损蛋、脏污无损蛋、裂纹蛋的检测准确率分别达到了95.1%、77.9%、95.3%,具有较好的泛化性和鲁棒性,符合复杂鸭蛋生产加工环境的应用需求。 相似文献
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田间麦穗计数因主要依靠人工而存在耗时长、成本高等问题,为提高麦穗计数的效率和准确性,提出基于人群计数卷积神经网络的麦穗计数方法,在图像基础上进行麦穗数量自动化计数.试验改进了现有人群计数模型中的多列卷积神经网络MCNN和空洞卷积神经网络CSRNet,并对MCNN和CSRNet进行融合,建立了多列卷积神经网络MCSRNe... 相似文献
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产生短时强降水主要环流背景为高空冷涡和槽,分析短时强降水物理量场得出:发生短时强降水时850 hPa和700 hPa平均比湿分别6.00和9.50 g/kg,平均整层可降水量为20.50mm,K指数平均值为30.60℃,变异系数较小,离散程度小,对产生短时强降水有相对较好的指示意义。 相似文献