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1.
玉米单倍体种子胚部特征提取及动态识别方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现基于机器视觉方法的玉米单倍体种子识别,该文研究了一种玉米单倍体种子胚部特征提取及动态识别方法。采用一种基于B通道平均像素值的胚部特征提取方法,提取了具有Navajo标记的玉米种子的胚部图像,基于此在RGB颜色空间内提取了样本的Navajo标记图像,从而得到一套玉米单倍体种子快速识别RGB组合算法。在玉米分选试验台上进行了动态分选试验。试验结果表明,该算法对LC09124-UH400品种玉米单倍体的识别正确率为98.04%,对杂合体的识别正确率为94.44%。该文提出的玉米单倍体种子RGB组合快速识别算法与玉米分选试验台结合形成的动态分选系统,有助于实现玉米单倍体种子的自动化分选。 相似文献
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针对传统识别方法对石榴外表病斑及石榴轮廓检测精准度不高、抗噪声能力不强以及存在伪边缘等问题。该文提出一种基于自适应阈值Prewitt算子的石榴病斑检测算法。采用双边滤波减少噪声干扰;通过高频强调滤波提高图像高频分量,增强局部细节;根据高斯噪声概率分布设置算子卷积掩膜元素权重,利用对称性将方向梯度两两组合,并计算其L2范数作为该像素点的梯度。对人工拍摄的607张石榴图像进行图像增强和边缘检测试验,加入椒盐噪声和高斯噪声进行抗噪性能测试。试验结果表明,该文算法对石榴病斑的识别正确率为98.24%,获得图像的峰值信噪比为43.72 dB,单张图像识别耗时为0.174 s。该研究具有较好的病害样本与非病害样本区分能力,可为田间环境下石榴病害预防提供参考。 相似文献
3.
基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法 总被引：11，自引：10，他引：1
为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法。首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从CIR转换到Lab颜色空间,用K-means聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别。试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%。为验证该文提出方法的有效性,将C4.5算法与BP算法以及SVM算法进行比较,试验结果表明C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的。该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据。 相似文献
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基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法 总被引：21，自引：17，他引：4
为实现田间条件下快速、准确地识别多簇猕猴桃果实,该文根据猕猴桃的棚架式栽培模式,采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,提出一种基于Le Net卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法。该文构建的卷积神经网络通过批量归一化方法,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器,对卷积神经网络结构进行优化。通过对100幅田间多簇猕猴桃图像的识别,试验结果表明:该识别方法对遮挡果实、重叠果实、相邻果实和独立果实的识别率分别为78.97%、83.11%、91.01%和94.78%。通过与5种现有算法进行对比试验,该文算法相对相同环境下的识别方法提高了5.73个百分点,且识别速度达到了0.27 s/个,识别速度较其他算法速度最快。证明了该文算法对田间猕猴桃图像具有较高的识别率和实时性,表明卷积神经网络在田间果实识别方面具有良好的应用前景。 相似文献
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玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,同时满足高通量以及无损测量的要求,该文以果穗整体为研究对象,基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统(果穗未脱粒)。以掉落抓拍法硬件采集平台采集3种不同粒型(硬粒型、马齿型、半马齿型)的玉米穗图像,首先使用帧差法获取果穗轮廓,再通过G通道分离、OTSU算法(最大类间方差法)得到籽粒轮廓信息,提取籽粒部分颜色、形状、纹理特征作为分类依据,每种粒型取200粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典,对每一个测试样本计算稀疏表示系数,根据最小重构误差判定籽粒粒型类别。结果表明,该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计,识别正确率达到94.8%,测量速度达到28穗/min,大大提高了玉米粒型统计的效率。 相似文献
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基于机器视觉的水稻杂质及破碎籽粒在线识别方法 总被引：8，自引：5，他引：3
为了解决目前国内联合收获机缺乏针对含杂率、破碎率的在线监测装置的问题,该文提出基于机器视觉的水稻图像采集,杂质与破碎籽粒分类识别方法。采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法增强原始图像,对HSV颜色模型的色调、饱和度两个通道分别设定阈值进行图像分割,并结合形状特征得到分类识别结果。采用综合评价指标对试验结果进行量化评价,研究表明,茎秆杂质识别的综合评价指标值达到了86.92%,细小枝梗杂质识别的综合评价指标值为85.07%,破碎籽粒识别的综合评价指标值为84.74%,平均识别一幅图像的时间为3.24 s。结果表明,所提出的算法能够快速有效识别出水稻图像中的杂质以及破碎籽粒,为水稻含杂率、破碎率的在线监测提供技术支撑。 相似文献
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温室绿熟番茄机器视觉检测方法 总被引：6，自引：3，他引：3
针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。 相似文献
8.
基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别 总被引：4，自引：2，他引：2
种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。 相似文献
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改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实 总被引：16，自引：12，他引：4
为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的Faster RCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROI align)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较Faster RCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF 3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2 s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。 相似文献
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<正> 新疆无核白葡萄在晾制过程中,色泽褐变甚为严重.本文利用试验和考查资料,初步揭示了葡萄生理、气象条件对制干期色泽发生褐变的一些制约因素.1.葡萄生理对制干期色泽褐变的影响通过对我区1989年8月21日-9月5日这段时间采收晾制的葡萄干取样分析表明,无核白葡萄制干期间的色泽褐变率与采 相似文献
11.
基于改进判别区域特征融合算法的近色背景绿色桃子识别 总被引：6，自引：4，他引：2
针对机器视觉识别中自然光照条件下未成熟绿色果实的识别存在颜色与背景相似、光照不均、果叶遮挡等问题,该文提出在判别区域特征集成(discriminative regional feature integration,DRFI)算法框架的基础上,结合颜色、纹理、形状特征,对未成熟绿色桃子进行识别。首先通过基于图的图像分割(graph-based image segmentation)算法,取不同的参数将图像分割为多层,再计算各层图像的显著图,并用线性组合器将其融合,得到DRFI显著图。再用OTSU算法得到的阈值自适应调整之后对DRFI显著图进行分割,减少了显著图中识别为低概率果实的误分割。对于分割后仍存在的果实相互粘连的情况,通过控制标记符和距离变换相结合的分水岭分割算法将其分开。试验结果表明:该方法在训练集中的准确识别率为91.7%,在验证集中的准确识别率为88.3%,与相关文献报道的结果以及原始DRFI算法在验证集中的检测结果相比,该文方法的准确识别率提高了3.7~10.7个百分点,较有效地解决了颜色相近和果叶遮挡问题,可为果树早期估产和绿色果实采摘自动化、智能化提供参考。 相似文献
12.
基于图像分块及重构的菠菜重叠叶片与杂草识别 总被引：5，自引：4，他引：1
针对重叠叶片在识别过程中存在识别率低、形状特征失效等问题,该研究提出一种基于图像分块及重构的方法,实现菠菜重叠叶片杂草识别。采用超绿模型将菠菜RGB图像进行灰度化得到绿色植被前景图像。针对重叠叶片形状特征失效问题,采用图像分块方式得到不同大小的图像块,并提取图像块中作物和杂草的颜色特征、局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征、分形盒维数共78维特征,构造支持向量机(support vector machine,SVM)分类器完成图像块的分类识别。该研究提出图像块边缘扩充和投票窗口机制得到重构图实现图像块分类结果可视化。试验结果表明,该研究提出的方法平均识别率达到83.78%,高于K最近邻法(K-Nearest neighbor,KNN)、决策树法等,可以实现重叠叶片的杂草识别,从而为智能除草机的研制提供理论依据。 相似文献
13.
基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取方法 总被引：3，自引：3，他引：0
番茄目标的准确提取是番茄采摘的基础,目前番茄目标提取方法都有一定的局限性,难以满足采摘需求。该研究在传统Niblack算法的基础上,结合图像全局灰度变化的估计信息与局部区域信息之间的关联性,提出了一种基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取新方法。首先对R-G番茄灰度图像,采用基于自适应修正系数选取的Niblack算法进行阈值分割,从理论意义上确定修正系数的选取原则,归一化局部标准差,实现修正值的计算及二值化过程,然后对分割后的图像去噪,最后采用最小临界矩形法提取成熟番茄果实。试验结果表明,该方法对温室成熟番茄图像有较好的提取效果,识别正确率达到98.3%,与基于归一化红绿色差灰度化的Otsu算法和传统的Niblack算法相比有更高的识别率和更快的处理速度,噪声率也明显减少,能够满足后续成熟番茄定位的需要,有效地解决传统方法适应性低,易产生伪噪声块等问题。 相似文献
14.
基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别 总被引：9，自引：9，他引：0
针对温室移动机器人机器视觉导航路径识别实时性差、受光照干扰影响严重等问题,首先,将HSI颜色空间3个分量进行分离,选取与光照信息无关且可以有效抑制噪声影响的色调分量H进行后续图像处理,以削弱光照对机器人视觉导航的不良影响;针对温室环境图像特有的颜色特征信息,引入K-means算法对图像进行聚类分割,将垄间道路信息与绿色作物信息各自聚类,再通过形态学腐蚀方法去除聚类后图像中存在的冗余、干扰信息,以获得完整的道路信息,与常用阈值分割方法相比,可降低因分割信息不明确而导致后续Hough变换进行直线拟合时需占据大量内存且计算量较大的问题,进而提高移动机器人路径识别的快速性,并适应温室作业机器人自主导航的高实时性要求。试验结果表明,该文方法在复杂背景与变光照条件下的温室作业环境中可大幅降低光照对机器人导航的影响,对于光照不均具有良好的鲁棒性,道路信息提取率可达95%。同时,其平均单幅图像处理时耗降低53.26%,可显著提高路径识别速度。该研究可为解决温室移动机器人机器视觉导航路径识别的鲁棒性及实时性问题提供参考。 相似文献
15.
用(60)~(Co)γ射线辐照无核绿葡萄干,延长其保藏期的试验结果表明,杀灭葡萄干表面上虫卵的适宜剂量为3.5kGy;杀死葡萄干内已孵化幼虫的有效剂量为3.0kGy。经辐照处理过的无核绿葡萄干,在常温下可保藏8个月以上,达到在新疆地区安全保藏越夏的目的。辐照无核绿葡萄干不产生不良变化的临界剂量为5.0kGy。2.0—4.0kGy辐照葡萄干,其主要营养成分未发生明显的变化。应用1.8—60.0kGy剂量辐照后的葡萄干,未发现有感生放射性核素及放射性污染。综合研究表明,无核绿葡萄干用3.5kGy剂量辐照符合卫生安全标准。 相似文献
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为深入探索玉米籽粒机械损伤的自动、准确、快速识别技术,本试验首先采用灰度法、色度阈值法、色彩恢复的多尺度Retinex法、基于卷积的Sobel法分别对玉米籽粒进行区域分割和质量比较;其次提取玉米籽粒的二值化图像特征,建立玉米籽粒的机械损伤判别分析和逐步剔除模型;最后利用构建和验证集样本对2种模型进行验证。结果表明,基于卷积的Sobel法二值化图像质量最优,其均方误差、峰值信噪比、熵、平均梯度分别为1.813 5、45.545 5 dB、2.838 7 bit/pixel、7.358 4;利用置信区间法得到了正常与机械损伤样本形态特征的最优阈值,各形态指标对判别是否产生机械损伤的贡献程度由大到小依次为面积、周长、最短费特雷直径、最长费特雷直径,其权重系数分别为0.299 5、0.283 2、0.241 7、0.175 5;得到了玉米籽粒多元线性机械损伤判别模型,相关性为0.805,判别分析和逐步剔除模型的平均准确率分别为93.00%、85.67%,构建集与验证集准确率差值分别为2.00%和3.33%。本研究可为玉米籽粒品质视觉检测提供理论依据。 相似文献
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自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法 总被引：6，自引：5，他引：1
为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。 相似文献
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基于颜色特征的棉田绿色杂草图像识别方法 总被引：9，自引：5，他引：4
为实现棉田精确喷洒除草剂的自动化作业,该文基于颜色特征开展棉田中绿色杂草与棉苗的自动识别研究。利用苗期棉花茎秆呈暗红色的特点,首先使用Otsu法对所获图像的超红特征灰度图像和超绿特征灰度图像进行动态阈值分割,分别获取棉苗茎秆和绿色植物的二值图像。然后从棉苗茎秆二值图像中提取棉苗茎秆坐标,将棉苗茎秆与绿色植物二值图像进行位置信息融合,确定绿色植物二值图像中的棉苗区域,从而识别出各个绿色杂草区域并确定其区域质心和面积。通过15幅棉田绿色杂草图像进行试验表明,在棉苗茎秆不被叶片遮挡以及棉苗和杂草间不出现重叠的情况下,绿色杂草可以完全识别,棉苗的识别率可达到74%以上。 相似文献