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为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。 相似文献
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猕猴桃果实单果重、果实大小是分级的主要指标。为了科学合理地量化分级指标,以陕西主产的秦美猕猴桃为研究对象,选取果实单果重、果实长轴、果实短轴3个指标,研究了不同指标的分级区间和关系。首先,对3个指标信息统计分析,依据秦美猕猴桃实际收购区间和优质果实区间,划分出正常果实长短轴区间、优质果实长短轴区间,并统计各区间样本比例;然后,以果实长轴、果实短轴为果实大小单一指标,果实矩形面积、椭圆面积为复合果形指标,进行了果实大小单一指标、复合果形指标与果实单果重之间的关联性研究。结果表明,秦美猕猴桃果实单果重、果实长轴、果实短轴的数据服从正态分布,划分了合理的分级区间;果实大小单一指标、复合果形指标与单果重的线性关系明显,果实单果重与果实长、短轴之间函数拟合系数为0.71和0.80,单果重与面积的函数拟合系数为0.92。以上结果为猕猴桃果实果形指标量化提供了方法和理论依据。 相似文献
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针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。 相似文献
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海参识别是海参捕捞自动化和智能化的前提和关键。海参生活环境复杂且海参体色随环境变化,为解决复杂多变环境下海参识别的难题,提出基于视觉图像和海参特性的水下海参识别算法。利用海参体色随环境变化而海参刺颜色稳定呈黄绿色的特点,在图像预处理的基础上设计图像融合算法突出海参刺,然后通过边缘检测获取海参刺轮廓并计算轮廓质心坐标,进而通过椭圆拟合实现海参的识别。不同于已有的利用海参主干进行海参识别的方法,提出的基于直接最小二乘的海参刺质心椭圆拟合识别算法以海参刺的分割和椭圆拟合为途径,解决海参体色随环境变化而引起的识别率降低的问题。试验结果表明,该算法对自然环境下的海参识别平均准确率为93.33%,具有一定的实用价值。 相似文献
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基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。 相似文献
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以新疆无核白鲜葡萄为研究对象,采用机器视觉技术预测葡萄穗的质量。首先,提取RGB图像,做G,B双通道分量加运算R+B,采用高斯低通滤波法滤除图像中的噪音,采用Gamma变换法调整图像灰度,从而增强前景与背景的对比度。其次,采用自动阈值分割法分割图像,经数学形态学的腐蚀和开运算获得最佳二值图像,提取二值图像中目标区域的几何特征。最后,采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归预测葡萄穗的质量。结果表明,提取分割后的葡萄穗面积、周长、长轴及短轴长度等特征建立的偏最小二乘回归模型,其预测葡萄穗质量效果最佳,相关系数r2为96.91%。 相似文献
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基于计算机视觉技术大枣品质检测分级的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
我国的大枣种植面积和产量占世界总量的95%,产量和出口量巨大。因此,加强大枣分级能给我国带来可观的经济效益,对大枣产业的升级也具有重要意义。目前,大枣的分级以人工为主,也开发了多种自动分级的系统和方法。基于计算机视觉的分级方法检测精度高,能实现无损操作,具有广阔的应用前景。为此,基于计算机视觉技术,建立了一个大枣品质检测分级系统。工作时,系统拍摄传送带上的大枣图像,传入计算机中进行灰度化、图像分割和轮廓提取;然后,以最小外截矩形的长宽为参数,计算大枣质量并以此划分等级。试验结果表明:系统对各级大枣的识别准确率为92%96%,平均为94%,具有很高的精准度。处理单幅图像耗时0.5s,能够满足自动分级的要求;在传送带运行速度0.5m/s、拍摄间隔0.8s时,可以实现20个/s的分级效率,可用于大枣的自动化分级。 相似文献
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针对目前红枣分级装置检测指标单一,难以实现外部品质综合判别的问题,设计了一款基于残差网络结合图像处理的干制哈密大枣外部品质检测系统。首先,通过深度学习图像分类实现裂纹、鸟啄和霉变缺陷检测,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了一种改进深度残差网络图像分类方法;其次,根据尺寸与纹理数量的等级差异性,提出了一种阈值检测方法,通过提取干制哈密大枣图像面积、周长、拟合圆半径及纹理数量特征,实现尺寸及褶皱检测。试验结果表明缺陷识别模型和尺寸、褶皱检测模型测试准确率分别达到97.25%、93.75%和93.75%。综合缺陷、尺寸和褶皱3种外部品质指标,通过在线采集图像验证系统测试,外部品质综合检测准确率为93.13%,可初步满足干制哈密大枣品质在线检测装备的生产需求。 相似文献
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《中国农机化学报》2016,(12)
高速铣削复杂轮廓常采用微小线段逼近轮廓曲线的加工方式来保障工件加工精度。由于数控机床各运动轴动态性能的制约,在实际切削时不稳定的进给速度导致产生轮廓误差。本文提出一种基于动态性能约束的数控机床工作精度检验的轮廓误差模型,以G代码转换成轴运动位移指令作为输入,采用段内S型加减速时间反算法,将计算出的最大速度作为各段运动速度,对段间加减速衔接处理,得到各运动轴速度指令,利用伺服系统传递函数模型求解出各运动轴的位移量,通过空间几何变换到刀具运动轨迹,重新拟合轮廓曲线得到轮廓误差。针对不同动态参数变化,仿真出轮廓误差与动态指标之间关系,实现对数控机床高速加工时动态指标引起的轮廓误差的考察。 相似文献
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针对番茄图像进行各向异性扩散降噪研究。首先在2-范数梯度阈值计算方法基础上引入图像的局部灰度方差,提出了一种梯度阈值计算方法。其次采用结构相似性(SSIM)作为迭代停止准则,实现了迭代次数的自适应选取,构建出用于番茄图像保纹理降噪的各向异性动态扩散模型。最后在噪声标准差为5、10、15、20、25、30不同情况下,进行2组对比试验。第1组试验结果表明,采用SSIM作为迭代停止准则是有效的、稳定的。第2组试验从峰值信噪比(PSNR)和梯度模值相似性偏差(GMSD)两方面对降噪后的图像质量进行客观评价,并与P-M模型、2-范数模型相比较,结果是所提模型的PSNR平均值最高且GMSD平均值分别降低了15.5%、19.1%,说明采用所提模型降噪后的番茄图像降噪效果有所改进并且与原始图像比较接近;从视觉效果上,采用结果是所提模型降噪后的番茄图像纹理保留较多且清晰。因此,提出的各向异性动态扩散模型在降噪的同时保留了图像纹理,为番茄后期的品质检测奠定了基础。 相似文献
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设计了一套基于计算机视觉技术的油炸薯片中丙烯酰胺含量的测定系统,图像获取装置采集每隔60 s从电炸锅内取出的薯片的双面图像,采用气相色谱-质谱法测定相应薯片的丙烯酰胺含量;采用图像滤波算法、彩色图像分割算法和颜色测量算法从双面图像中提取目标薯片,测量整体薯片的L*、a*、b*平均值.数据分析表明,薯片双面a*平均值的平均值与薯片中丙烯酰胺含量之间有很强的相关性(R2=0.971),建立了两者之间的线性回归方程.采集了10个不同品牌薯片的双面图像,将获取的双面a*平均值的平均值代入方程,计算得到的丙烯酰胺含量与标准化学方法测定值之间的最大相对误差为4.94％,表明该方法可行、准确. 相似文献
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数控加工中经常会遇到非圆轮廓零件,如凸轮类零件、椭圆类零件等。它们都是以数学方程式形式给出零件轮廓数据的,而数控系统一般只有直线和圆弧插补功能,当采用不具备非圆曲线插补功能的数控系统编制非圆轮廓的零件时,往往采用直线或圆弧去近似代替非圆曲线,这种处理方式称为拟合处理。旋转非圆曲线在数控车削中的处理方法就是利用数学坐标点旋转知识和数控宏程序相结合的拟合处理。 相似文献
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禽蛋基本特性参数分析与试验 总被引：2，自引：1，他引：2
为了探讨与禽蛋大小头自动定向排列机理相关的基本特征参数分布和估算模型,测定了禽蛋的几何尺寸、质心位置、体积和质量,研究了禽蛋几何尺寸与体积、质量的关系。结果表明,禽蛋的几何尺寸和质量都呈正态分布;禽蛋质心位于禽蛋长径中点处,相对于长径与短径交点向小头侧偏移3～5 mm,质心位置称重法优于支撑法;用标准椭球体体积计算方法估算的3种禽蛋体积与实测体积相关性均在0.94以上;禽蛋质量与禽蛋估算体积的相关性优于与长径、短径、蛋形指数、禽蛋长径处椭圆面积的三元和一元线性回归,3种禽蛋质量模型的相关系数均在0.95以上。 相似文献
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基于机器视觉的果树树冠体积测量方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通过图像处理算法获得树冠图像面积特征,并采用最小二乘法和五点参数标定法获得普适性树冠面积与体积相关关系模型,从而得到树冠体积,通过对梨树以及桂花树样本的试验,可以发现预测树冠体积平均误差分别为13.73%和10.18%。对于不具备系列样本无法构建模型的树冠,采用单点测量法,根据树冠轮廓拟合椭球结构体,然后根据体积求算补偿公式,完成体积测量,测量误差在10%左右。表明树冠形态特征的图像提取算法可行有效,通过面积以及轮廓特征量均能很好地表达树冠体积特征。 相似文献
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小麦的抗倒性与其茎秆截面显微结构密切相关,茎秆微观结构的观测和分析对小麦遗传育种具有重要意义。研究了一种显微图像测量系统,用于精确测量小麦茎秆截面的主要参数。使用计算机、图像采集室、光学显微成像系统等搭建了硬件平台,并开发了算法软件。系统针对茎秆截面的颜色和结构特点,对显微图像进行预处理得到髓腔、厚壁的轮廓,再进行椭圆拟合以计算截面整体、髓腔和厚壁的几何参数。根据维管束结构的一致性,提出了一种具有尺度、平移和旋转不变性的模板匹配方法,用于在目标图像中识别维管束并统计数量。实验表明该自动化测量系统具有高通量和高精确度的优点,在作物重要资源的挖掘和群体遗传等研究中具有重要的价值。 相似文献