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[目的]优化薏米视觉检测中图像采集条件。[方法]在薏米视觉检测中通过图像采集设备采集薏米图像,以灰色、黑色、红色背景,在0~80 lx的光强区间,对采集后的图像进行阈值分割,采用阈值分割算法对图像进行处理。以分割图像薏米粒误差率为评价标准,分析了背景颜色、光照强度2个因素对薏米图像的影响,以确定薏米视觉检测中图像采集的最佳环境。[结果]较好的图像采集环境是黑色背景下50~60 lx的光照强度,其误差控制在6%,且在该光照区间旁光照强度上下浮动10 lx内误差也在10%内,这种环境能有效提高薏米图像的质量。[结论]优化薏米图像采集环境可大幅度降低图像噪声的影响,提高了薏米图像的质量。 相似文献
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提出了一种基于支持向量机(C-SVM)区分大米品种的方法。首先对大米图像进行阈值分割、平滑处理等预处理,并根据大米的粒型特点,提取米粒的面积、周长等6个形态特征。利用Orange Canvas数据挖掘软件先对linear和RBF核函数进行核参数选择,并在Opencv 3.0环境下,编程实现K-means、linear和RBF的3种大米品种识别方法,对10组混合大米图像进行品种测试。试验结果表明,支持向量机线性核函数对大米品种识别具有较高的预测稳定性,识别分类准确率约为99%。 相似文献
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光照强度对烟叶颜色特征向量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
烟叶颜色特征是用于烟叶等级判别的重要因子,影响烟叶图像质量和等级判别的重要因素是光照强度(简称光强)。为研究光强如何影响不同等级的烟叶颜色特征,设计烟叶图像采集系统,以人工分级所用光源光强为基准,在12个不同光强下分别采集不同等级烟叶图像,提取RGB、HIS及HSV模型的颜色分量,分析各等级的烟叶颜色分量在不同光强下的变化规律,研究不同等级各颜色分量对光强的敏感性,提出适合于烟叶等级判别的颜色分量和光强,为烟叶自动分级及光源选取提供科学依据。试验结果表明,对于R、V颜色分量,光强为2500 lx左右时,判别不同烟叶等级效果最佳。G、B、I和HSV模型中HHSV分量,光强为3200 lx左右时,判别不同烟叶等级效果最佳。 相似文献
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通过维数约简实现特征提取是图像识别的一个重要步骤.由于同一种作物病害叶片和病斑图像的高度复杂性,在各种不同拍摄角度、位置和光照等条件下得到的图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于作物叶部病害识别.本文在判别局部保持投影(Discriminant Locality Preserving Projections,DLPP)的基础上,提出一种基于DLPP的苹果叶部病害识别方法.首先利用GrabCut算法对采集的病害叶部图像进行背景分割,然后利用分水岭算法对去背景图像进行分割,得到病斑图像;再利用DLPP将病斑图像投影到低维判别空间,得到分类特征;最后利用K-最近邻分类器进行病害类别识别.在实际苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法是有效可行的. 相似文献
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[目的]改善农用AGV导航线提取的精度。[方法]对同一对象在41 000-90 000 lx下采集的19幅图像进行图像分割试验。[结果]在1 080×1920的图像中,每幅图像与其他图像提取导航线的最大误差为50个像素点左右。[结论]光照强度误差是现有大多数算法可以接受的,光照强度带来的导航线提取差异将促进农用AGV视觉导航技术的发展。 相似文献
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支持向量机和最大类间方差法结合的水稻冠层图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对田间多变光照强度给水稻冠层图像分割带来的难题,探讨了一种基于支持向量机(SVM)和最大类间方差法(OTSU法)相结合的水稻冠层图像分割算法。首先,从不同光强条件下的水稻冠层图像中采集代表性水稻和背景像元构建训练图像S1和S2,通过分析水稻S1和背景S2两类图像在RGB色彩空间中R、G、B色彩特征值的分布频率,rgb(标准化RGB)色彩空间中r、g、b色彩特征值的分布频率,CIE L*a*b*色彩空间中L*、a*、b*色彩特征值的分布频率,以及HSV色彩空间中H、S、V色彩特征值的分布频率,筛选出具有明显双峰特征的g、a*、b*和S作为关键色彩特征;然后,在由g、a*、b*和S色彩特征构成的多维色彩空间中采用支持向量机学习算法获得分隔水稻和背景像元的优化超平面Z(Z=0.421g+0.753 a*+0.152 b*+0.051S+0.085);最后,计算水稻冠层图像中每一像元的Z值,并用最大类间方差法计算分割阈值Z_t,从而实现水稻冠层图像分割。为了评价该分割方法,以90幅不同光强(阴天、多云和晴天)条件下采集到的田间水稻冠层图像作为测试图像,并以常用的ExGOTSU分割方法作为对比,分析该分割方法的分割精度和光强稳健性。结果表明,Ex GOTSU方法的精确度显著受光强条件影响,随着光强强度的提高而显著降低,光强稳健性差;该研究所提分割方法对阴天、多云和晴天条件下水稻冠层图像的分割误差为7.30%、8.72%和8.98%,分割精确度较高,且具有良好的光强稳健性。因此,该基于支持向量机和最大类间方差法相结合的水稻冠层图像分割方法具有较高的分割精度和光强稳健性,可为田间多变光照条件下水稻冠层图像精准分割提供技术参考。 相似文献
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灌浆成熟期光照强度对早籼稻直链淀粉含量及淀粉RVA谱特性的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
选择浙江省推广种植的直链淀粉含量差异较大的3个早籼稻品种,通过5个不同的遮光处理,研究了灌浆成熟期光照强度对早籼稻米直链淀粉及其淀粉RVA谱的影响。结果表明,除品种与光强互作对消减值的效应未达显著水平外,品种、光强及其互作效应对直链淀粉含量及淀粉最高黏度、热浆黏度、崩解值、冷胶黏度和消减值的效应均达显著或极显著水平。灌浆成熟期光照强度对淀粉最高黏度和冷胶黏度的影响最大,对热胶黏度、崩解值和直链淀粉含量的影响也较大,而对直链淀粉含量和消减值的影响则相对较小。最高黏度和崩解值均随着光照强度的下降而明显下降,稻米蒸煮食味品质显著降低。 相似文献
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无纺布与塑膜覆盖下早稻秧田温湿光因子变化的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
为了明确不同覆盖物对早稻秧田主要气象因子变化的影响及其与早稻秧苗素质的关系,选用3个早稻品种,连续3年分别在无纺布和塑膜覆盖下育秧,实测并记录田间光温湿等气象资料,测定早稻秧苗素质。结果表明,无纺布具有良好的保温性和通透性,覆盖后温度变化平缓,与塑膜覆盖下的相比,最高温低21.9℃,不会出现高温烧苗现象;空气相对湿度较塑膜下的平均低11.7%,最高的低25.7%;光照度日变化为大气>覆膜>无纺布,晴天时塑膜和无纺布覆盖下的光照占大气光照的平均比例分别为70%和63%;无纺布覆盖较塑膜覆盖的成苗率高,根系干重增加16.7%~38.8%,地上部分干重提高10.2%~21.1%,还有利于减少病害的发生。研究明确了无纺布覆盖育苗技术的相对技术优势,并围绕采用无纺布覆盖的优势及其应用中需要注意的问题展开了讨论。 相似文献
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转PEPC基因水稻的光保护效应的可逆动态变化 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了转PEPC基因水稻及其原种粳稻Kitaake旗叶的叶绿素荧光参数和活性氧代谢有关指标的日变化进程。结果表明,玉米PEPC基因导入水稻后,在高光强下光合速率提高50%,光合作用的光抑制减轻。用PEPC的专一抑制剂证明光合增加确与PEPC基因的导入有关。不同基因型水稻在高光高温自然条件下中午均有光抑制现象,其中转PEPC基因水稻中午Fv/Fm降低较少,光抑制较轻,光能转化为化学能的效率较高,热耗散较低。这些结果为进一步研究转PEPC基因水稻耐光抑制机理和高光效育种提供了依据。 相似文献
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[目的]该研究探讨光照对分蘖期水稻根、叶界面N2O和NOX排放的作用及其机制。[方法]试验在水培控氮、小型光控培养箱控光和同步测定条件下,探讨了不同光质、光强及光控处理对分蘖期水稻叶际及根系-培养液体系 N2O和 NOX 排放的影响。[结果]①在相同氮源(NH4NO3-N,90 mg/L)、日间光照为6000、8000 lx条件下,分蘖期平均水稻叶际 N2O和NO排放速率分别为27.08、32.33μg/(pot·h)和0.114、0.057μg/(pot·h),分别占 N2O和 NO总排放的57.38%、58.65%和9.65%、4.52%,水稻叶际是N2O的重要排放源;②在光强(1600 lx)一致条件下,LED黄、绿、白、红、蓝光处理的平均水稻叶际N2O 排放速率分别为6.83、9.40、9.73、2.82和4.08μg/(pot·h),光 X强较高的红(3000 lx)、蓝光(2500 lx)处理能同步抑制分蘖期水稻根、叶界面N2O的挥发(P<0.01),LED红、白光有促进日间水稻叶际NO排放的作用,LED蓝光则有同步抑制水稻根、叶界面 NO挥发的作用效果,但不同光控处理下水稻根、叶界面均无明显的NO2净排放作用;③0~8000 lx 范围内随着光照增强,水稻根部NO及根、叶界面 N2O排放同步增加,但高光强(6000~8000 lx)下水稻叶际 NO排放显著大幅下降(P<0.01)。[结论]水稻根、叶界面均以N2O挥发为主;试验供氮水平下适度控制日间光强并同步增加红光、蓝光比例的技术,能同步抑制水稻根、叶界面氮氧化物的排放。 相似文献
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为了拍摄烤烟烟叶反射和透射图像并实时显示物距大小,研发了烟叶图像拍摄与物距显示试验装置,该装置包括图像采集装置和物距测量显示装置。图像采集装置由支架、载物板、标准光源等组成,构成图像的采集平台,物距测量显示装置由容栅传感器(KX/MS-50)及数码显示系统构成,用于显示拍摄物距的大小。拍摄装置可以同时采集烟叶的反射和透射图像,反射图像和透射图像的物距大小通过测量系统显示。该文给出该装置的主要功能和设计方案,并对装置中的各子系统的设计方法和实现技术进行了介绍。 相似文献
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基于植物光响应修正模型的水稻Kok效应研究 总被引:2,自引:0,他引:2
Kok效应是植物在其光补偿点附近光合作用对光强的响应有一个较大的改变.应用植物光响应修正模型研究温度为30℃、CO_2浓度分别为300和400μmol·mol~(-1)时水稻在光补偿点附近量子效率的改变情况以及Kok效应.结果表明:水稻叶片的量子效率在光补偿点附近不是常数,且与暗呼吸速率无关,但与光呼吸有关.认为水稻叶片在光补偿点附近量子效率的改变来自其净光合速率对光强的非线性响应和它的光呼吸作用. 相似文献