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基于机器视觉的菊花生长自动无损监测技术
引用本文:马稚昱,清水浩,辜 松. 基于机器视觉的菊花生长自动无损监测技术[J]. 农业工程学报, 2010, 26(9): 203-209. DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.09.035
作者姓名:马稚昱  清水浩  辜 松
作者单位:1. 华南农业大学工程学院,广州,510642
2. 日本京都大学农学部,日本,606-8502
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50975097);国家科技支撑计划项目(2006BAD11A10-013),国家高技术研究发展计划(2006BAD11A10-013)
摘    要:本研究采用机器视觉及图像处理技术对多株植物生长信息进行了监测研究。该监测系统使用的CCD相机被安装在四周均布10株被测植物的精密旋转云台上,相机的镜头前安装了近红外滤片,在相机顶部安装了近红外光源。旋转云台按一定时间间隔自动定角度旋转,旋转到设定角度后,CCD相机对被测植株进行取像。利用该系统,可以长时间自动连续对多株植物进行监测。为了提高测量精度,实验过程中在被检测对象的茎节叶腋处粘贴反射亮片,在图像分析处理过程中,采用一种基于亚像素和区域匹配的误差消除估计算法EEC图像分析的处理方法,有效地提高了检测精度。并且,通过研究发现在图像匹配过程中,参考模板的最小尺寸应大于15×15 pixel。利用该系统对菊花的茎长生长进行了监测分析,发现白天菊花的茎长生长率要小于夜间的生长率。该研究为利用机器视觉技术连续非接触监测植物的生长信息提供了技术理论基础。

关 键 词:机器视觉,植物生长,模板匹配,亚像素
收稿时间:2009-11-19
修稿时间:2010-04-13

Non-destructive measurement system for plant growth information based on machine vision
Ma Zhiyu,Hiroshi Shimizu and Gu Song. Non-destructive measurement system for plant growth information based on machine vision[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2010, 26(9): 203-209. DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.09.035
Authors:Ma Zhiyu  Hiroshi Shimizu  Gu Song
Abstract:
Keywords:machine vision   plant growth   pattern matching   sub-pixel
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