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我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。 相似文献
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农产品品质检测中常用的图像背景分割方法 总被引：4，自引：1，他引：4
利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时，对实时拍摄的农产品图像，在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前，采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此，介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。 相似文献
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基于双目视觉技术的猪生长监测系统标定模 总被引：3，自引：0，他引：3
针对养猪生产中对猪体生长监测的需求,设计了基于双目视觉的猪生长监测系统的软、硬件,实现了基于非线性摄像机模型双目视觉系统的标定算法.根据摄像机成像原理建立了基于最小二乘法的空间点坐标检测算法.利用标定和检测算法,从标定板图像数目、标定板位置、旋转角度3个方面对系统的标定模式进行了研究.结果表明:利用19幅以上标定板图像能够得到稳定的标定结果;不同位置的标定板图像对检测精度影响较大,应当在全视场内采集标定板图像;标定板的旋转角度对检测精度影响不明显,但是旋转角度增大不利于标定点的完全提取. 相似文献
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随着计算机和机械自动化技术的不断发展,基于机器视觉的无损检测技术被应用到各个领域。在苹果分拣机上使用无损检测技术,不仅可以提高苹果的分拣效率,而且可以减轻苹果的损伤。为此,将机器视觉技术引入到了苹果分拣机的图像识别系统设计上,通过对苹果图像的采集、处理、轮廓特征提取与计算,利用确定好的分拣等级自动实现了苹果的等级分类,再由自动控制系统将不同等级的苹果分拣到指定位置,从而实现了苹果分拣的自动化。为了验证方案的可行性,对分拣机的图像识别系统进行了测试,结果表明:分拣机根据苹果周长可以成功地实现等级的自动化划分,对于实现水果的自动化分拣具有重要的意义。 相似文献
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机器视觉又称计算机视觉,指人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面形状知识与距离、速度感知等.机器视觉技术在农业上的研究与应用始于20世纪70年代末期,主要研究集中于农产品分选机械中利用机器视觉对农产品进行品质检测与分级.由于受当时计算机发展水平的影响,检测速度达不到实时要求,处于实验研究阶段.随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理技术及与人类视觉相关的生理技术的迅速发展,机器视觉技术本身在理论和实践上都取得了重大突破,除农产品分选机械外,目前该技术已经渗透到农产品鉴定、农作物生长、农产品收获等多个领域. 相似文献
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张正友法的摄像机标定试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对机器视觉领域的摄像机标定问题,采用介于自标定与传统标定之间张正友法,对Sunway-130D数字摄像机进行标定。本研究首先阐述张正友法标定原理,即利用针孔模型匹配模板平面与其所成图像中的角点,计算出图像和模板之间的单应性矩阵,利用该单应矩阵线性解出摄像机内部参数,并由单应矩阵求出理想成像模型下的摄像机外部参数。然后考虑非线性畸变因素,求出畸变系数的初始值,最后对所有的标定参数进行迭代修正,通过非线性优化得到所有标定参数的最优解。制作模板并采集模板图像,利用MATLAB提取模板图像角点坐标并进行标定。结果表明:该方法可以有效地对摄像机进行标定;绝大多数偏差在(-1.5,1.5)像素之间,个别偏差超过1.5个像素,达到像素级精度,有较高标定精度。研究结果为进一步研究农业机械机器人奠定基础。 相似文献
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基于色调分形维数的柑橘糖度和有效酸度检 总被引：5，自引：1，他引：4
研究了宫川温州蜜柑糖度及有效酸度的机器视觉检测技术及影响检测精度的因素.对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、亮度法去图像背景和RGB空间至HSI空间的转换,将柑橘色调范围分割为0°～20°、20°～40°、40°～60°、60°～80°、80°～100°和100°～120°共6个区域,提取各区域色调分形维数,以此作为BP神经网络输入,无损检测宫川温州蜜柑糖度及有效酸度.167个测试样本的检测结果表明:在±1.5°Brix精度范围内糖度正确识别率为66.6175%,在±0.5精度范围内有效酸度正确识别率为73.9275%.宫川温州蜜柑糖度及有效酸度与果皮色调分形维数之间具有相关性,可用机器视觉检测其糖度及有效酸度. 相似文献
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基于机器视觉的五坐标机床旋转轴误差检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种利用机器视觉技术对五坐标机床旋转轴转角定位误差进行检测的方法。首先,通过制作特定的标志,用CCD相机获取标志图像;然后,通过数字图像处理技术对所获得的图像进行分析处理;最后,根据标志在不同位置处的相对转角偏差计算机床旋转轴的转角定位误差,实现五坐标机床旋转轴转角定位误差的辨识和测量。同时,将该方法与传统检测方法进行对比,实验结果表明,所提出的检测方法简单、高效,可以实现机床旋转轴误差的快速检测,并为五坐标机床旋转轴误差的补偿提供了计算依据。 相似文献
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基于双目立体视觉的植物生长状态无损测量方法研究,能快速地对植株生长进行无损监测,尤其能准确测量倾斜生长的植株高度,对于农业工程研究有重要意义。本研究在实验室搭建计算机双目立体视觉平台,对大豆植株生长进行无损监测。由于植物的形态与生长条件限制,双相机光轴与基线的夹角未能构成最佳双目测量系统,因此本研究对双目立体视觉平台本身的精度进行了校验。利用VC＋＋6.0编制的图像分析处理软件,结合界跟踪算法与斜率计算对植株的顶芽进行识别,能取得很好的效果。研究表明,实验表明双目立体视觉可应用于植物无损监测,具有广阔的应用前景。 相似文献
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针对视觉抓取木板机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人本体之间关联的手眼标定问题,提出了基于标定方程的求解优化。首先通过机器人带动相机以多个不同位姿观测标定板,得到多个标定方程,采集一次数据建立一个标定方程,再对所有标定方程运用Kronecker product算法和最小二乘法求解。为避免误差传递,将得到的解作为优化初始值,建立雅可比矩阵、误差函数,并采用Levenberg-Marquardt算法对初始值优化,得到精确解。在ROS系统中搭建仿真试验平台,通过3D可视化工具Rviz验证了标定结果的有效性。标定结果的精度分析表明,相同采集图像数量、不同噪声水平下,本文标定方法位置解精度比传统标定方法平均提高了30%;同一噪声水平、不同采集图像数量下,本文标定方法位置解精度比传统标定方法平均提高了31.1%。木板抓取试验结果表明,视觉系统抓取定位精度比传统标定方法平均提高了39.2%,抓取成功率为96.2%。 相似文献
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玉米植株高度的检测对于玉米生长期间的营养调控有着非常重要的意义,玉米植株高度也是玉米种植密度的重要参数,更是玉米产量的影响因素之一。大范围地种植玉米,在玉米植株长势的整体控制上就会存在空白区,而引用计算机视觉技术可以全面、快速地检测玉米植株高度,提高检测数据的正确率,减轻测量工作需要的劳动强度和缩短测量时间。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米植株高度,利用事先安装在田间的带有红外照明的摄像头采集白天和夜晚的玉米植株图像,通过图像分割、边缘轮廓计算、图像增强等方法处理图像后,测得玉米植株白天和夜晚两个时间段的高度,分析出植株的生长情况,控制其长势。研究结果表明:相较于人眼粗略的判断或是人工采用直尺测量,利用计算机视觉技术来测量玉米植株高度,可以大范围测量,且测量的速度快、测量结果误差小,最大程度地降低了人工的投入。 相似文献
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为准确获取农田中作物产量信息,以联合收获机刮板式升运器为研究对象,提出了一种基于单目视觉的联合收获机产量测量方法。首先,根据真实的升运器内部谷堆图像,提出了一种更加精确的刮板上谷物堆积模型。然后,基于视觉测量和图像处理技术,开发了一种谷堆体积测量方法。在辅助光源照射下,通过工业相机采集升运器内刮板和谷堆的侧面图像。采用邻域微分法提取图像感兴趣区域,再利用Otsu法和形态学处理方法从背景中准确分割出谷堆。根据相机成像模型,计算谷堆在世界坐标系中的实际侧面积,并通过谷堆几何模型得到谷物的体积。最后,将每个刮板上的谷堆体积累加求取产量。为验证所提方法的有效性,搭建了基于单目视觉的谷物测产系统,并在升运器试验台上开展了试验验证。试验结果表明,在不同的升运器转速工况下,所提方法测量的相对误差为-4.08%~3.41%,能够满足联合收获机产量测量精度要求。 相似文献
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基于激光视觉的温室作物茎叶量测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为实时获取温室作物生长形态参数,应用线激光,对作物整体进行非接触式扫描,通过CCD摄像机实时拍摄扫描过程,采用重心法计算激光光条中心,获取作物叶片与茎秆的三维点云信息,实现作物形态三维点云结构重建;提出适用于作物三维点云数据特征的迭代法,提取叶片点云子集的中心轴线,通过曲线拟合计算叶片长度;根据摄像机透视原理,提出针对细小茎秆的静态定位法计算茎秆直径。试验表明,激光视觉量测叶片长度与茎秆直径的准确率分别为95.39%(SE为0.2961,R2=0.916)和94.55%(SE为0.008 7,R2=0.915)。 相似文献