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【目的】机器视觉技术具有无损、快速、准确、智能化程度高等优点,被广泛应用于水果检测中,替代人工对水果的检测分级,因此研究小组基于机器视觉技术,来探究蜜柑横径的测量方法和过程。【方法】研究小组在试验研究过程中,通过图像采集系统获取蜜柑样本图像,并对其进行灰度化、中值滤波等预处理,采用阈值分割的方法将蜜柑图像和背景图像进行分割。对蜜柑图像区域进行填充和形态学处理等,提取蜜柑的边缘轮廓图像;运用Canny算子的边缘检测技术,最终提取出蜜柑的轮廓;依据轮廓图像,采用拟合圆法,将拟合出的圆的直径作为蜜柑横径数据,并和人工实测的蜜柑横径数据进行比对和分析。【结果】从测试样本中随机取出9个蜜柑样本进行试验,通过相对误差数据表明,机器视觉技术能够比较合理、准确地计算出蜜柑的横径。【结论】将机器视觉技术应用到蜜柑横径的测量中,通过采用相关的图像处理方法和数据运算,探讨出了蜜柑横径的测量过程和方法,为蜜柑乃至柑橘类水果的智能化分级提供了方法理论和数据基础。 相似文献
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基于机器视觉的干制红枣大小分级方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现干制红枣的大小自动分级,介绍了应用机器视觉的干制红枣自动分级方法,利用CCD摄像机获取红枣的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了样本图像的灰度化、二值化、图像分割、图像滤波、图像形态学处理、边缘检测和特征量提取等处理,参照干制红枣分级标准完成了红枣自动分级。通过实验数据回归分析得出红枣实测纵径、果质量与识别值当量值之间的数学检测模型,其决定系数分别达0.995 5和0.948 1。实验表明,采用句法模式识别对数据进行红枣大小分级,分级准确率达85%。 相似文献
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基于机器视觉黄瓜果实自动分级方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现黄瓜果实快速准确分级,以摄像头为视频采集模块、DSP核心处理器为主控制模块、机械手为执行模块,并借助质量控制、电机传送等辅助单元,构建了自动化分级平台。参照国家标准NY/T1587-2008,利用图像处理方法对黄瓜果实图像的瓜长、把长、横径差、弓形高度进行了提取和计算。选取长春密刺、龙杂黄七号、露秋一号3个品种240根黄瓜果实作为试验样本,抽取每个品种的20个样本作为图像提取数据分析,其余60个样本作为自动分级平台测试。测试结果显示:该平台的平均分级精度为96.7%,每分钟约检测35根果实,相较人工分级具有快速、无损、准确、客观的特点,为机器视觉技术应用于椭长形果实自动化分级提供了重要依据。 相似文献
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根据农业部发布的农业行业标准NY/T 484-2002,基于M Vision Assistant系列软件对毛叶枣提出了一种自动分级方法.以黑色传送带为背景,采用CCD摄像机在毛叶枣样本的滚动中采集图像,通过对图像进行初步分割、灰度化、平滑去噪、增强、边缘检测、二值化等处理得出样本果实大小、表面缺陷大小以及果梗识别,进而借助机械手完成对毛叶枣品质的自动分级,识别结果与人工挑选结果吻合率分别达到:优等品吻合92.43%,一等品吻合96.34%,二等品吻合95.60%,残次品吻合95.95%. 相似文献
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基于机器视觉的鸡胴体质量分级方法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出一种基于机器视觉技术的鸡胴体质量分级方法。使用数码相机在肉鸡屠宰厂随机采集95幅鸡胴体图像,对采集图像预处理后,提取出鸡胴体投影面积、轮廓长度和胸宽等6个图像特征。然后以这6个特征参数为输入,利用95个样本为训练集,通过回归分析的方法,分别建立预测鸡胴体质量的一元线性回归模型和多元线性回归模型,找出预测质量的最佳模型,最后采集5组共100个样本为验证集,对最佳分级模型进行验证。结果显示,鸡胴体图像的6个特征参数中,基于投影面积的一元线性模型决定系数最大,为0.827;基于投影面积等4个特征量的多元线性模型决定系数最大,为0.880。根据样本数据的学生化残差剔除了8个异常点的数据,修正后的多元线性模型决定系数为0.933,并将其作为最佳模型。利用最佳模型对验证集样本进行质量分级,模型对鸡胴体质量等级判定的平均正确率可达89%。结果表明基于图像特征的鸡胴体自动分级方法是可行的。 相似文献
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采用人工检测的石榴外观品质等级分级方法存在准确率和效率低的问题,提出一种基于机器视觉的石榴品质分级方法。首先,采用机器视觉系统采集石榴样本图像,进行去噪处理与获取掩模图像;其次,提取去噪图像的红、绿、蓝分量,用蓝色分量减去红、绿色分量得到色差图像,并对色差图像进行阈值分割;然后,对分割图像采用数学形态学处理获得连通的疑似缺陷区域的边界,提取纹理特征并根据缺陷与非缺陷区域纹理特征的不同来标记缺陷区域;最后,将缺陷面积与总面积之比和缺陷数目作为划分等级的依据,对石榴品质等级进行划分。试验结果表明：本方法总体分级准确率达到92.9%,能够高效、准确地识别石榴表面缺陷并进行品质分级,为实现自动分级的产业化提供思路。 相似文献
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苹果在水果消耗中占有较大份额,对其进行分级销售可提高经济效益。在以往的苹果分级中,大都采用人工方法进行,只考虑大小、色泽方面的影响,导致分级精度低和人工消耗大。计算机系统现今已被广泛应用在精细农业中,如水果和蔬菜的自动收获及农产品的分级。为此,利用计算机视觉系统采集提取苹果图像,采用边缘检测、图像改善、图像二值化等图像数据处理方法对采集的图像前处理,设定等级区分参数,再依据特征参数对苹果进行自动分级。采用机器视觉进行苹果等级分离,提高了苹果分级的正确率,节省了劳动力,可以广泛地推广应用。 相似文献
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生理成熟度及牛肉肌纤维特征与嫩度关系试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
生理成熟度(牛龄)是牛肉质量分级的重要参考指标,研究牛龄与嫩度之间的定量关系,对建立牛肉质量分级标准及牛肉自动分级系统的开发具有重要意义。选取4组不同月龄的牛肉背长肌样本,采集其眼肌区域微观图像,通过图像处理的方法提取出每个样本的肌纤维直径、周长和密度,然后再用质构仪测定出每个样本的剪切力,研究分析不同牛龄的牛肉肌纤维直径、周长和密度的变化规律及其与剪切力之间的关系。结果显示,随着牛龄的增大,牛肉肌纤维直径和周长均线性增加,而肌纤维密度则线性下降(P0.05);同时,随着肌纤维直径和周长的增加、肌纤维密度的下降,牛肉剪切力线性增大(P0.05)。牛龄对肌纤维直径、周长、密度及牛肉剪切力具有显著影响。 相似文献
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基于卷积网络的沙漠腹地绿洲植物群落自动分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决沙漠腹地绿洲遥感图像植物群落背景较易混淆,仅用传统的基于像元光谱信息的图像处理方法未能充分利用其图像特征信息,使得提取效果不佳的问题,针对地物类内特征复杂、类间边界模糊的特点,以连续分布的区域为研究对象,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的高分辨率遥感影像植物群落自动分类方法。切分无人机影像获得规则块图像,利用基于CNN的VGGNet和Res Net模型分别对块图像的特征进行抽象与学习,以自动获取更加深层抽象、更具代表性的图像块深层特征,从而实现对植物群落分布区域的提取,以原图像与结果图像叠加的形式输出植物群落自动分类结果。采用了不同梯度的样本数量作为训练样本,利用文中提出的方法分析了不同梯度的训练样本数量对自动分类结果的影响。实验结果表明,训练样本数量对分类精度具有明显的影响;提高其泛化能力后,Res Net50模型与VGG19模型的建模精度从86. 00%、83. 33%分别提升到92. 56%、90. 29%; Res Net50模型分类精度为83. 53%～91. 83%,而VGG19模型分类精度为80. 97%～89. 56%,与传统的监督分类方法比较,深度卷积网络明显提高了分类精度。分类结果表明,训练样本数量不低于200时,基于CNN的Res Net50模型表现出最佳的分类结果。 相似文献
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如何利用高分影像构建自动解译模型是快速高效获取空心村建筑物的关键,对空心村调查研究具有重要意义。针对传统目视解译需要专业知识,效率低、工作量大的问题,提出一种基于词袋特征的空心村高分影像建筑物解译模型。首先,对比了多种影像特征提取方法;然后,选取词袋特征(Bo W)和支持向量机(SVM)构建建筑物自动解译模型;最后,为检验方法的有效性,选取空心村高分影像构建了建筑物样本库,并基于该样本库进行实验研究。结果表明本文方法的分类准确度可以达到0.86,所提方法可用于空心村内建筑物自动解译,具有较高的实用价值。 相似文献
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基于机器视觉的穴盘幼苗分级移栽系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对穴盘幼苗工厂化生产中人工分级移栽劳动强度较大的问题,提出了基于机器视觉和图像处理自动分级方法,设计了一套穴盘幼苗分级移栽系统。首先,运用图像分割、模板匹配等方法提取穴盘幼苗叶面积、地径、株高3个特征,并以此训练SVM自动分级模型;然后,开发了基于Opencv3.6、Qt5的软件,实现了穴盘幼苗的实时在线分级;最后,使用穴盘幼苗分级移栽样机对7~10天的番茄幼苗进行自动分级移栽试验。结果表明:在平均移栽速度为9.6株/min时,移栽成功率为96.88%,分级正确率为95.83%,可以连续稳定工作,有效解决人工费时费力问题。 相似文献
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随着社会经济的快速发展和人们消费水平不断的提高,消费者在购买苹果时对其品质的要求也越来越高。在传统农产品加工作业中,导致分级精度低和劳动生产率低。利用计算机视觉信息处理技术,依据主特征参量对苹果进行自动分级,相较于传统的苹果等级人工分离方法,不仅提高了苹果等级分离的正确率,且极大地节约了劳动力。 相似文献
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基于高光谱成像技术提出了一种八角茴香与其伪品莽草的快速鉴别方法。实验采集400~1000nm范围的高光谱数据,依据样本和背景像素点的光谱特征差异,选择850nm和450nm下的图像并进行差运算,结合阈值法去除背景信息,利用线性拉伸去除样本高度引入的阴影噪声像素点,再结合二值图像区域标记法从样本高光谱数据中自动提取其平均光谱数据;利用平均光谱数据,采用连续投影算法（Successive projections algorithm, SPA）选取了4个最优波长：533、617、665、807nm;基于最优波长下的光谱数据,建立了偏最小二乘判别（Partial least square discrimination analysis,PLSDA）模型,模型对鉴别八角和莽草的总体准确率为98.4%;利用所建多光谱模型对外部验证集数据进行预测,总体分类准确率为97.9%。利用常规图像处理技术同时对外部验证集数据进行处理,并对两种技术方法进行了比较,结果表明,依托高光谱成像技术建立的八角和莽草辨识的多光谱分析方法简单、高效,易于实现动态在线便携式检测。 相似文献
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为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为... 相似文献
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猕猴桃自动分级设备设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前猕猴桃采后人工分级费时费力、自动分级成本高等问题,通过机械分离输送、图像采集与处理、智能控制等技术,研制了一套实用的猕猴桃自动分级设备。该设备包括单行定位输送系统、图像采集系统、分级执行系统和控制系统,通过多特征提取和融合分级的方法对猕猴桃实现了自动分级,同时在线监控参数。经试验验证,该设备按体积、形状、表面缺陷特征分级的准确率分别可达88.9%、91%、94%,融合分级的准确率可达86%。 相似文献
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在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。 相似文献