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基于机器视觉的棉种破损检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了破损棉种的机器视觉识别方法,采用均值、方差、均方比等统计特性参数,计算棉种边界破损参数.通过实验确定均方比分类阈值为0.58,将棉种分为破损棉种和正常棉种.选取正常棉种330粒、破损棉种110粒,利用该检测系统进行检测,其识别精度达93%. 相似文献
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基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究 总被引:15,自引:10,他引:15
为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效. 相似文献
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机器视觉技术在禽蛋品质和孵化成活性检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文论述了利用机器视觉技术进行禽蛋品质检测分级及种蛋孵化成活性检测的意义,从禽蛋外形、表面缺陷、内部缺陷检测及种蛋孵化成活性检测等方面阐述了国内外研究现状,从硬件和软件两方面分析了在研究和应用中存在的不足,指出了目前尚需解决的难点问题。 相似文献
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植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。 相似文献
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视觉技术目前被广泛应用于社会各生产领域,包括制造行业、文档分析、医疗诊断及农业品质检测等。为此,基于计算机视觉技术,设计出一种玉米品质自动检测分析方法,即玉米籽粒实时分析系统,具有客观、高效、准确的优势,解决了传统人工检测模式下主观、低效、误差大等问题。最后,设计出一种基于计算机线扫描技术和自动化控制技术相结合的玉米籽粒考种装置。 相似文献
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基于计算机视觉识别技术的甘蔗种植机械化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前甘蔗种植机械化现状,优化机具设计,并应用计算机视觉识别技术,自动识别切种长度,预切甘蔗种,以便实现精密化、机械化的甘蔗种植。在计算机视觉识别技术支持下优化设计甘蔗种植设备,不仅可提升识别甘蔗茎节的正确率(提升80%),还可以提升甘蔗种植效益(提升20%),取得较好的经济效益。为此,设计了基于计算机视觉识别技术甘的蔗种植机械化设备,可提升甘蔗种植机械化水平,提高甘蔗预切种正确率,提升甘蔗机械化种植效益,产生积极影响。 相似文献