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以新疆无核白鲜葡萄为研究对象,采用机器视觉技术预测葡萄穗的质量。首先,提取RGB图像,做G,B双通道分量加运算R+B,采用高斯低通滤波法滤除图像中的噪音,采用Gamma变换法调整图像灰度,从而增强前景与背景的对比度。其次,采用自动阈值分割法分割图像,经数学形态学的腐蚀和开运算获得最佳二值图像,提取二值图像中目标区域的几何特征。最后,采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归预测葡萄穗的质量。结果表明,提取分割后的葡萄穗面积、周长、长轴及短轴长度等特征建立的偏最小二乘回归模型,其预测葡萄穗质量效果最佳,相关系数r2为96.91%。 相似文献
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云南松林分状况与松纵坑切梢小蠹危害的关系 总被引:7,自引:0,他引:7
通过对云南省3个蠹害区的观测研究,证实云南松林分自身状况与松纵坑切梢小蠹危害关系密切。就云南松个体而言,根据林木生长分级标准,松小蠹主要危害被压木及濒死木,很少危害优势木及亚优势木;就林分整体而言,同一山体的东坡和南坡林分的蠹害程度重,西坡和北坡林分的蠹害程度轻。林缘蠹害程度明显高于林内;林分郁闭度与蠹害指数呈负相关,郁闭度越低蠹害越严重。研究证实,松小蠹有明显的趋光行为,即阳坡林分、林缘、低郁闭度林分容易遭受松小蠹侵袭。 相似文献
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为研究不同林下种植扰动模式对云南松人工林植被多样性的影响,在云南松人工林下,设置无干扰、30%扰动、50%扰动、100%扰动4种模式种植森林蔬菜大参,研究不同种植扰动模式对生物多样性的影响。结果显示:扰动增加了物种数量和生物多样性,无干扰模式(对照)调查到植物最少(22科37种),不同强度扰动后物种数均增加,以30%扰动模式最多(37科66种),物种数提高了78.38%,物种多样性的由高到低的规律为30%扰动>100%扰动>50%扰动>无干扰;总体上,云南松林下植物物种多样性指数为30%扰动模式最优,50%扰动模式次之,100%扰动模式物种多样性相对较低;物种生活型以高位芽植物和地面芽植物为主。研究结果表明:在云南松林下种植大参时以30%扰动模式较好。研究为解决当前林下种植单一追求经济效益而过度开垦林下土地,引起的生物多样性减少等生态问题作参考。 相似文献
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新疆冰糖心红富士苹果RGB图像多指标分析 总被引:2,自引:1,他引:1
[目的]采用机器视觉技术对新疆冰糖心红富士苹果进行重量、糖度预测和分级.[方法]分析提取苹果RGB图像中单色、波长差、HSV转换后分量等多类型图像,对比图像分割效果确定后续处理图像.采用形态学处理剔除二值化图像果梗区域,提取目标区域几何、灰度和色调频度等特征.采用多元线性和偏最小二乘回归预测苹果重量和糖度,判别分析分类苹果,结合全组合实验方法和特征优选,获得较佳特征集合.[结果]多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型结果最佳,使用几何和灰度的特征集合,建模集和验证集糖度预测相关系数分别为0.623和0.570;使用面积、周长、长轴长度和短轴长度特征集和,或体积、周长、长轴长度和短轴长度四个特征时,多元线性回归预测苹果重量,验证集预测相关系数r为0.992,预测均方根误差为3.88 g,相对分析误差为8.1;采用基于特征优选方法确定41个主要特征,二次判别函数的判别分析分级苹果,验证集分级准确率达到98.7;.[结论]RGB图像能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果重量,并能精确分级,但糖度预测效果不佳. 相似文献
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