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针对苹果早期机械损伤在普通光学图像中特征不明显,易受表皮颜色、果梗和花萼干扰,很难检测识别的特点,选取红富士苹果作为研究对象,通过主动红外热激励以及降温措施,利用红外热成像技术研究苹果表面机械损伤温度变化情况.结果表明:苹果表面早期机械损伤在热图像中的对比度受周围空气流动影响,苹果的缺陷部位与果梗、花萼的线轮廓温度曲线的波形特征存在明显差异,可以较好地排除苹果果梗和花萼的干扰,达到缺陷检测的目的. 相似文献
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作物的早期病害检测作为针对性的防治手段已经成为智慧农业在病害方面的趋势,实现作物早期病害检测可以做到早发现,早治疗,减少作物农药使用,提高作物品质,减少经济损失。首先介绍作物病害的机制和红外热成像原理,发现红外热成像技术可以进行作物早期病害的检测;其次介绍红外热成像和机器学习的工作原理,综合概述国内外机器学习和红外热成像技术在病害识别领域的研究现状;分析红外热图像的缺点并使用机器学习进行改进,综述机器学习应用于处理红外热图像和红外热成像技术与机器学习相结合应用于作物病害的国内外现状,发现机器学习对红外热图像的缺点有着改进作用,还发现通过两种技术结合使用可以结合两者的优点进行更快更早的作物病害检测;最后通过分析现有研究成果,讨论现存的问题并提出相应的解决方法,对未来的研究趋势进行展望。 相似文献
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红外热成像技术在作物胁迫检测方面的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
红外热成像技术是通过接收事物自身的分子及原子无规则运动产生的热辐射后,对事物进行成像的一种机器视觉技术。目前,国内外均在红外热成像方面做了较深入的理论方法研究。为此,简要地概括了红外热成像技术的原理,介绍了该技术在农业上的应用,并从作物病害胁迫检测、水分胁迫分析、冻害胁迫分析3个方面,具体说明了红外热成像技术在作物胁迫检测方面的研究现状。最后,通过总结热红外技术的特点及优势,对未来该技术在作物检测方面的研究方向进行了展望。 相似文献
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小麦叶锈病对我国小麦生产危害巨大,实现小麦叶锈病的监测和快速分级是进行科学生产管理的基础。针对常规图像检测技术的不足,提出一种基于红外热成像技术的快速检测和分级方法。首先,采集整株小麦样本的红外热成像图像,分别计算健康植株、潜伏期植株和显症植株的平均叶温,探明真菌入侵过程中的温度变化规律;然后,将经过直方图均衡化和中值滤波预处理的红外热成像中低于显症植株温度阈值的区域提取出来;通过温度区域划分、低温区域提取和阈值分割,计算病斑面积在整体植株热成像总面积中的百分比;最后,对病情指数进行相关分析,获得相关系数为0. 975 5,预测均方根误差为9. 79%,总识别正确率为90%。结果表明,基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级方法是可行的。 相似文献
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我国红外热成像技术的不断提高以及电网对电气设备供电安全性要求的提高,红外热成像技术在检测电气设备上的用处越来越大,已经得到广泛应用。将红外技术用于高压电器的检测上,仍然存在一些问题。对此,我们将对这一技术进行深入调查和分析,并对其缺点及判断方法等进行实验研究,为有效解决问题,提供理论依据和参考。 相似文献
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基于纹理和梯度特征的苹果伤痕与果梗/花萼在线识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解决苹果果梗/花萼与伤痕在线识别的问题,利用自行设计的机器视觉检测系统在线采集苹果图像,通过自动分割合成算法将3个不同运动状态下的图像进行合成,使得合成后图像可以包含苹果的整个表面。再利用感兴趣区域提取算法提取出苹果合成图像中的果梗/花萼和伤痕部分。通过分析早期伤痕、中期伤痕和后期伤痕的纹理特征和边缘梯度特征,得出纹理特征适用于早中期伤痕与果梗/花萼的检测,而由于后期伤痕的褐变严重且多已出现凹陷,其纹理特征与果梗/花萼相似,故通过提取后期伤痕和果梗/花萼的边缘梯度特征值用于两者的区分。从SVM的建模结果来看,对于早中期伤痕,模型的总体判别正确率为97%,而后期伤痕的总体判别正确率为96%,并利用所得到的模型设计了用于果梗/花萼与伤痕区分的总体算法。最终通过80个带有不同种类伤痕的样本验证总体算法的正确率为95%,验证试验结果表明该算法可实现对果梗/花萼与伤痕的在线识别。 相似文献
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为了实现猪肉营养组分(脂肪和蛋白质)的快速、无损、实时检测,基于近红外反射光谱设计了便携式猪肉营养组分无损检测装置。硬件部分包括光谱采集单元、光源单元和控制单元,并开发了相应的检测软件,实现样品光谱信息的有效获取和实时分析。为了建立稳定可靠的预测模型,考察了波段选择、样本分组方式和筛选变量方法对模型的影响。分别基于可见/短波近红外(Vis/SWNIR)、长波近红外(LWNIR)及Vis/SWNIR-LWNIR,利用随机选择法(RS)、Kennard-Stone法(KS)和基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)对样本进行划分,建立了脂肪和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型。结果发现,基于Vis/SWNIR-LWNIR波段,利用SPXY算法进行样本分组,取得了最佳的预测模型。在此基础上,比较分析竞争性自适应加权算法、随机蛙跳算法和蒙特卡罗无信息变量消除-连续投影算法3种算法筛选变量建立的模型效果。基于竞争性自适应加权算法筛选变量的模型结果最佳,对脂肪和蛋白质建立的模型验证集相关系数分别为0.950 5和0.951 0。结果表明:基于近红外反射光谱设计的便携式猪肉组分检测装置可以对脂肪和蛋白质含量进行快速、无损、实时检测。 相似文献
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近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
近红外光谱技术是一种高新分析技术,被越来越多地应用于农业领域。概述近年来国内外近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用情况,分析近红外光谱技术在苹果质检中的应用方向,为果品无损检测技术的发展提供参考。 相似文献
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在离散小波变换特征提取算法基础上,结合有机物近红外谱区倍频中心近似位置,提出一种分段离散小波变换特征提取的方法。以4类农药残留水平(重度超标、中度超标、轻微超标、低于国标)生菜为研究对象,通过透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测,并利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域并提取该区域的平均光谱,依据常见基团主要中心近似位置对平均光谱进行有效分段,以sym5为小波基函数,依次对每段光谱数据进行小波变换分解。通过每段不同层次高频小波系数曲线的奇异值分析,来获取光谱特征波段。为了便于判断特征提取波段的优劣,提出初步评估参数契合度,并结合支持向量机分类准确率进一步评估提取特征波段。试验结果表明:随着农药残留浓度的增加,生菜叶片内部嗜锇颗粒数量变多,而淀粉颗粒变少,细胞间隙逐渐变大。不同浓度农药残留的生菜叶片内部细胞排列结构方式和组织结构存在差异,从而使不同浓度农药残留的生菜近红外光谱具有一定的差异性。与离散小波变换特征提取算法相比,分段离散小波变换具有较高的预测分类准确率。分段数取值为4时,取得最佳的契合度、校正集、交叉验证集与预测集准确率分别为75%、95%、92.86%和90.63%。分段离散小波变换结合契合度参数评估,能有效提高光谱特征提取波段可靠性,为快速、准确地无损检测生菜农药残留提供了一种新方法。 相似文献
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对苦痘病进行持续、准确、量化的无损检测,以及育种专家对新品种苹果的抗苦痘病表型研究,都需要苦痘病准确识别技术的支持。针对磕碰伤对苦痘病识别产生干扰,降低了识别准确率问题,基于苹果CT图像,提出了一种苹果苦痘病和磕碰伤识别方法。首先,采用最大类间方差法、区域标记、中值滤波等方法,对337帧苹果CT图像进行图像分割和伤病区域定位;其次,对伤病区域进行特征提取,提取其形状特征、纹理特征和位置特征共18种特征信息;然后,利用多元逐步回归和类距离可分离性判据2种方法分别选取特征信息,将2种方法选出的相同特征作为本文的选用特征信息;最后,分别使用遗传算法优化的支持向量机和默认参数的支持向量机,对苹果苦痘病和磕碰伤进行识别。识别结果表明,经过遗传算法优化的支持向量机的总体识别准确率高于93%,默认参数的支持向量机算法的总体识别准确率高于84%。遗传算法优化后的支持向量机的识别准确率明显优于默认参数的支持向量机的识别准确率。 相似文献
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基于近红外光谱的核桃仁品种快速分类方法 总被引：2，自引：0，他引：2
采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集了4个不同品种的200份核桃仁样本的近红外漫反射光谱,建立了核桃仁品种分类模型。光谱范围为3 800~9 600 cm -1 ,预处理方法采用多元散射校正法和标准正态化方法;通过主成分分析法优选出5个主成分因子,光谱信息累计贡献率达到99.21%;采用随机抽取法建立建模集和验证集,以主成分因子为输入变量,建立了基于支持向量机分类模型,并采用网格搜索法对RBF核函数参数 λ和δ 进行寻优。分析结果表明,建立的核桃仁分类识别模型对4个核桃仁品种的总体正确识别率达到96%,为核桃仁品种的快速无损识别提供了一种可行的方法。 相似文献
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基于红外热成像树上板栗机器识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对普通视觉系统无法分类识别的特点,将红外热成像技术引入到树上板栗的机器识别检测当中,建立了果园树上板栗红外热成像系统。记录了白天树上板栗果实与冠层温度变化情况,发现下午2:00~4:00之间,二者温度差异最为显著,最大温差可达3℃。研究了正常板栗果、坏死果以及空心果的红外辐射差异,发现坏死果表面温度最高,正常果次之,空心果温度最低。最后对获取的热图像进行温度校正、阈值分割、特征提取、目标标识。结果表明,树上板栗的有效识别率在85%以上。 相似文献
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大蒜收获机浮动切根装置作业机理分析与参数优化 总被引：1，自引：0，他引：1
为深入研究大蒜浮动切根装置的作业机理和作业质量提升技术途径,对大蒜根系浮动切割作业过程中的力学特性进行理论研究,推导了切根作业过程鳞茎碰撞动力学方程,得出鳞茎初始碰撞相对速度是影响碰撞损伤的关键参数;分析了根系滑切原理,建立了刀刃切割阻力力学模型,分析了根系群切割阻力的形成原因;运用高速摄影技术解析了鳞茎碰撞、根系群扰动和断裂等力学行为的产生过程。针对影响切根作业质量的主要因素进行了响应面试验,建立了伤蒜率、切净率预测数学模型,分析了各因素对伤蒜率、切净率的影响,并进行了综合参数优化,得到浮动切根装置较优参数组合为：输送速度1m/s、切刀转速2600r/min、刃口倾斜角33°、螺旋防护栅螺距28mm,试验测定伤蒜率为2.78%,切净率为93.17%,各项作业指标满足大蒜机械化收获切根作业要求。 相似文献