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基于计算机视觉技术的水果分级研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势. 相似文献
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随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业生产领域,并取得了许多重要研究成果。阐述了机器视觉技术在农业生产各领域(水果的自动分选、种子和粮食品质的检测、农产品异物检测、农田作业机械、植物生长情况监测及动物生产中)的应用,为进一步应用机器视觉技术提供参考。 相似文献
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机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
农产品的外形尺寸是农产品品质的重要特征之一,因而也成为农产品分级的重要依据.农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响,产品品质差异很人,如大小、形状、色泽等都是变化的,很难整齐划一,故在农产品品质检测与分析时要有足够的应变能力来适应情况的变化.机器视觉不仅是人眼的延伸,更重要的是具有人脑的部分功能,其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求.现在,机器视觉技术随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的下降和速度的提高以及机器视觉系统的诸多特点已广泛地应用于农产品品质检测、品种的识别和分级中.利用机器视觉进行检测不仅可以排除主观因素干扰,而且还能对检测所得指标进行定量描述,具有人工检测所无法比拟的优越性.本文着重介绍了国内外机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用. 相似文献
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机器视觉技术在农产品分级分选中的应用 总被引：3，自引：1，他引：3
机器视觉技术在农业自动化领域中的应用得到了广泛研究.为此,针对机器视觉技术在农产品分级分选自动化方面的研究情况进行了综述;同时,介绍了目前比较成熟的分级分选设备,并提出了机器视觉技术在农产品分级分选应用中存在的问题及发展方向. 相似文献
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水果病害是影响果树健康生长、果实品质和产量的重要因素之一,及时、精准地掌握果树的病害信息并进行精准施药管控,对防范果园重大病害的发生和流行,保障水果的稳产优产具有重要意义。随着现代农业朝规模化、智能化和高效率的发展需求,视觉和光谱检测技术因具有无损检测、可规模化和高效率等优点,逐渐发展为检测水果病害的重要技术之一。梳理国内外机器视觉和光谱技术在水果病害检测应用领域的研究进展,介绍图像处理技术有较好的解释性,有利于与植保农艺研究相结合;深度学习技术有较好的精度和泛化性;透射光谱技术可用于检测果实内部病害;反射光谱技术可用于检测果实、叶片表面病害,并实现分级。最后,总结未来机器视觉与光谱检测技术优化和应用的方向,并展望水果病害检测的实际生产应用前景,以期为水果病害检测研究提供参考与借鉴。 相似文献
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基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对中国蒜头分选率和分选精度较低而影响其商品价值等现状,设计了一套基于机器视觉技术的大蒜蒜头分选系统,以蒜头最大横切面直径作为分级标准,利用VC6.0编程实现上述分级模型的算法。试验选择3 2 0个金乡蒜头样本对其进行测试,该装置对蒜头总体筛选精度达到9 0.9 3 7 5%。试验结果表明:利用机器视觉技术可以对大蒜蒜头进行分级。 相似文献
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农产品检测分级方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
1 农产品检测分级方法1.1 人工分级 人工检测分级是利用人的视觉系统对农产品进行检测分级,此种方法比较适合水果、蔬菜、较大坚果的分级,分选质量较好,而在谷物检测分级上的应用较少见。其缺点是人脑在处理图像过程中难免带有主观片面性;人的视觉系统只能看到物体表面,不能看到物体内部的结构;长时间连续进行相同的视觉处理,人们就会感到单调、疲劳、厌倦、甚至遗忘以至效率降低或判别错误;视觉系统的图像处理是一种模糊处理,对处理结果很少能进行定量描述。 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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水果品质检测与分级技术 总被引：3，自引：2，他引：3
介绍了国内外水果品质检测与分级技术的研究进展；通过对水果的尺寸、形状、颜色、表面缺陷和水果的生物特性等特征来对水果的品质进行检测．进而进行分级处理，有效地提高了水果的品质和市场竞争力；同时，对国内外水果品质检测与分级技术研究中存在的问题及发展前景做了概括。 相似文献
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《中国农机化学报》2015,(5)
为实现马铃薯智能检测与自动分级,提高马铃薯分级效率,本文在现有水果机械分选机的基础上,加装机器视觉系统和智能分级控制系统,提出马铃薯外观品质检测算法,实现马铃薯智能分选系统。首先下位机发送信号给上位机机器视觉系统控制摄像头拍照;然后上位机根据马铃薯形状、颜色和缺陷特点,采用近似椭圆法进行形状检测,采用逐点检测法检测绿皮区域,采用自适应阈值分割法分离缺陷区域,并以缺陷面积比进行缺陷检测;最后上位机将检测结果通过串口发送给下位机,分级执行器执行分级结果将次品拣出,再配合机械分选的压力传感器信号进一步实现正常品的重量分级。经测试:本文提出的分级检测算法对形状、绿皮和缺陷的检测正确率分别为93.3%、94.1%和88.3%,综合检测准确率可达到90%。本文构建的分级系统运行稳定,每秒可分选25个马铃薯,基本满足马铃薯实时分选的需求。 相似文献
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综合了市场上各类水果分级设备的优点,该文提出了一套水果外观品质智能化检测系统的开发设计流程,从理论上进一步探讨了水果外观品质智能化检测的方法途径。水果在线分级装置主要由上料结构、输送结构、机器视觉系统、气动分选结构以及电器控制部分等组成。机器视觉系统包括工业控制计算机、CCD摄像机、光源、光箱、图像采集卡、触发器和I/O卡等;气动部分包括电磁阀、空气压缩机及喷气嘴等;电器控制部分包括PLC、固态继电器等。 相似文献