我国亚热带山地土壤发生特性和系统分类研究进展

为了解亚热带山地成土环境下土壤形成规律和分类现状, 推动中西部山地土壤发生学研究和土系建立, 为山地土壤资源的可持续利用提供参考。综述了有关中国亚热带山地土壤的发生发育特性及其系统分类的研究资料, 包括中国亚热带山地的主要地球化学过程和成土过程特点, 亚热带山地土壤分类的主要诊断层、 诊断特性和诊断现象以及高级分类单元的垂直分布规律, 基层分类单元的主要诊断指标。在此基础上, 展望了亚热带山地土壤系统分类研究值得重视的 4个方面：（1）深入理解亚热带山地土壤的地球化学和成土过程;（2） 建立中国亚热带典型山地土壤的代表性土族、 土系, 检验和完善现有基层分类单元的诊断指标体系;（3） 强化山地土壤系统分类中分析指标和数据标准化意识;（4） 重视薄片微形态、 现代仪器分析和计算机新技术的应用。     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测

针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右.     

基于TM遥感图像的土地覆盖类型识别分析——以和田河两岸绿洲为例

土地利用/覆盖变化（Land Use/Cover Change,LUCC）是全球土地利用/覆盖研究的一个主要核心内容。和田河两岸绿洲的可持续发展对干旱半干旱地区具有理论与现实意义。以和田河两岸地区为研究对象,利用1994年和2008年的Landsat TM/ETM+遥感影像,结合GIS技术提取分析和田河两岸地区1994年和2008年间土地利用动态变化信息,为今后该研究区土地的可持续利用与城市发展规划提供参考。      

基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法

在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.     

基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统

首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。     

基于Harris算子的籽粒尖端识别方法

通过籽粒尖端形态特征分析,提出了一种基于Harris角点检测的籽粒尖端识别方法。Harris算子在一个局部区域中检测角特征,作为籽粒最明显的角结构,尖端在Harris角点检测中具有最大的响应值,使其对尖端不明显的籽粒也有良好的响应。通过对玉米、南瓜和西葫芦等具有尖端特征的750粒籽粒的测试结果表明,提出算法的尖端检测综合准确率为95.6%。     

基于水平集和先验信息的农业图像分割方法

提出了一种基于先验信息的C-V模型并对杂草、小麦、苹果进行分割研究.根据某类农业图像的特点,把图像表示为易于分割的模型,提取模型中感兴趣目标的信息量作为先验信息,通过H分量得到初始轮廓,并以此初始化提出的模型,迭代求解水平集函数,得到收敛的目标轮廓曲线.对杂草、小麦、苹果分割结果统计分割面积正确率为0.999、0.999、0.846,面积错误率为0、0、0.125.     

朴素贝叶斯算法在蝴蝶兰病害分类中的应用研究

蝴蝶兰属于热带气生兰,对生长环境的温湿度非常敏感,温湿度过高或过低不仅对蝴蝶兰生长不利而且易引发多种病害。为此,利用传感器采集的蝴蝶兰生长环境空气温湿度数据,运用朴素贝叶斯算法对其进行分类,以此判断蝴蝶兰的健康状况,达到病害分类的目的。实验表明,该方法的平均分类准确率达到81%,与其它统计学预报方法相比,具有简单、易行的优点。     

猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验

目前市场上存在的猕猴桃分级机械主要是针对质量特征进行分级的大型机械,而消费者在购买猕猴桃时往往更注重它的外观品质,且大型设备难以在以农户小规模营销为主的市场环境下得到普及。为了实现猕猴桃外观品质的自动分选,适应广大猕猴桃种植农户的需求,设计了一种基于机器视觉的小型移动式猕猴桃外观尺寸在线检测与分级系统。该系统主要由输送机构、检测机构、分级执行机构和控制系统组成。输送机构采用倾斜式输送带方案,结构简单,便于实现猕猴桃的输送和分级;检测机构采用图像处理的方法得出猕猴桃的大小等级信息;分级执行机构借助猕猴桃的重力与旋转磁铁的开合实现猕猴桃的分离。对样机进行了试制和验证试验,结果表明:该系统的平均分级成功率为96.3%,单个猕猴桃分级时间约为2.5s。该猕猴桃检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供了基础和依据。