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基于图像处理的柑橘测产方法 总被引：4，自引：0，他引：4
利用机器视觉技术可以快速、无损预测柑橘产量.采集了10幅生长中的柑橘果树照片,同时测量了每棵果树的柑橘产量.基于RGB颜色模型,对柑橘图像进行分割,柑橘与背景的分割条件为(R-B>100)且(R>G).通过提取柑橘个数、柑橘总周长、柑橘总面积3个特征参数,分析了特征参数和柑橘单株产量之间的关系.实验证明,经过图像分析后得出的柑橘数与柑橘单株产量之间的相关系数最高,达到0.97,说明了利用图像分析方法预测柑橘产量具有良好的应用前景. 相似文献
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柑橘产业是西充县农业主导产业之一,在本地农业经济中发挥了重要作用。西充县是柑橘适宜种植区,但经常性冻害对中晚熟柑橘生产造成很大威胁,是柑橘生产的第一大自然灾害,研究如何避灾、防灾意义重大。基于此,笔者分析了西充县柑橘冻害发生的原因,阐述了柑橘园冻害的防控技术措施及受冻后的管理。结果表明,掌握西充县柑橘冻害发生的原因,科学采取柑橘冻害的防控技术措施及受冻后的管理,对川、渝等地区柑橘园防冻管理具有一定的指导价值。 相似文献
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<正>劳动力老龄化、从事农业人口逐渐减少和柑橘机械化管护利用低等原因导致农药浪费、管护成本高、管护效率低,果品与收益受到约束。特别是柑橘溃疡病的爆发,在近些年来对柑橘果实的收成影响很大,柑橘溃疡病是由黄单胞杆菌属引发,传染性强、破坏性大、隐蔽性强。目前,许多柑橘种植大国采用焚毁根除法来防治柑橘溃疡病的大面积入侵,化学防治主要采用铜制剂、链霉素类药剂。但柑橘溃疡病防治效果不是很理想,主要是柑橘具有抗药性及施药时间和施药剂量不好把控,造成农药浪费,成本增加。植保无人机,在农业上具有减少人力投入、 相似文献
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为实现柑橘采摘的机械化、智能化,设计了一款欠驱动式柑橘采摘末端执行器。该执行器通过三指充分抓握与偏转的融合控制,实现对不同大小及椭圆度的柑橘的稳定采摘。针对不同尺寸柑橘采摘需求,设计了双连杆并联式手指,在抓握直径差异较大的柑橘时,手指能够自动进行抓取或捏取动作,并实现被动柔顺。通过静力学分析,得到抓取力与电机输出力矩间的关系。针对不同椭圆度柑橘采摘需求,为手指根部添加旋转关节。在建立电机驱动控制系统模型的基础上,提出基于电流反馈的主动柔顺控制策略,指根能够旋转合适的角度使指面与柑橘表面紧密贴合,在防止手指棱边刮伤柑橘表皮的同时,增大接触面积、提高摩擦力。仿真结果表明,该末端执行器结构在运动学方面满足设计要求。制作物理样机并在实验室环境下进行了柑橘抓取试验,试验结果表明采摘执行器针对直径30~100mm的柑橘抓取成功率为98.3%,平均耗时5.3s。该末端执行器能够针对不同尺寸、不同形状的柑橘实现采摘功能,具有适应性强、抓取稳定、不损伤果实等优点。 相似文献
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近日,从江西省柑橘黄龙病防控现场会上了解到:江西将采取综合防治措施,及时保障全省柑橘产业安全。2015年以来,江西柑橘黄龙病防控工作取得了阶段性成效,柑橘黄龙病发生面积逐年减少,病株率逐年降低,特别是赣州市,柑橘黄龙病病株率已由最高年份2014年的19.7%下降到2018年的4.36%,保住了赣南脐橙“种植面积世界第一”的地位。柑橘黄龙病的发生流行,受病源、木虱、气候、环境和肥水管理等多种因素影响,综合防治是必由之路。 相似文献
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巡检机器人获取柑橘树上果实完整表面信息方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为监控柑橘的生长情况,提出了一种通过巡检机器人获取单个柑橘果实完整表面信息的方法。使用LabelMe为标记工具,采用类圆形和类长方形分别对柑橘果实和分段枝干进行标记,再使用Mask R-CNN模型对其进行训练与识别,可从Kinect V2相机拍摄的含有深度信息的图像中提取出柑橘果实及分段枝干的三维信息。根据柑橘果实生长情况及发生病虫害情况,〖JP2〗对柑橘果实表面进行区域化划分,并采取积分制描述其表面信息获取率。通过机械臂末端连接的CCD相机对柑橘果实进行表面信息获取,提出了获取柑橘完整表面信息的3种机械臂拍摄方案。搭建了巡检机器人实验平台,在机器人操作系统(Robot operating system,ROS)下进行了仿真,提出实验室环境下柑橘表面信息的获取流程,并在实验室环境下对巡检机器人获取柑橘完整表面信息进行了实验验证。实验结果表明,柑橘果实的横纵径比越接近1,拍摄所获取的柑橘外表面信息越完整,当采用3个拍摄位姿的拍摄方案时,在保证获取柑橘表面完整率的同时可以获得较高的避障成功率和工作效率,柑橘表面信息获取率可达94.21%,〖JP3〗机械臂平均运动时间为86.57s。本研究为农业巡检机器人获取柑橘表面情况、监控柑橘生长及病虫害信息提供了方法。 相似文献
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科学的种植和管理对柑橘的生长具有重要意义,提高柑橘种植业的经济效益。文章结合实例,首先对柑橘在种植阶段需要重视的方面进行分析,然后对柑橘管理中的施肥、修剪和病虫害防治这三个主要方面的管理办法做出探究。 相似文献
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自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究 总被引：14，自引：0，他引：14
绿色柑橘具有与背景相似的颜色特征,自然环境下绿色柑橘的视觉检测比较困难。提出基于深度学习技术,利用Faster RCNN方法进行树上绿色柑橘的视觉检测研究。首先配置深度学习的试验环境,同时设计了绿色柑橘图像采集试验,建立了柑橘图像样本集,通过试验对批处理大小、学习速率和动量等超参数进行调优,确定合适的学习速率为0.01、批处理为128、动量系数为0.9,使用确定的超参数对模型进行了训练,最终训练模型在测试集上的平均精度(MAP)为85.49%。通过设计自然环境下不同光照条件、图像中不同尺寸柑橘、不同个数柑橘的Faster RCNN方法与Otsu分割法的柑橘检测对比试验,并定义F值作为对比评价指标,分析2种方法的检测结果,试验结果表明:Faster RCNN方法与Otsu方法在不同光照条件下检测绿色柑橘的F值分别为77.45%和59.53%;不同个数柑橘果实检测结果的F值分别为82.58%和60.34%,不同尺寸柑橘检测结果的F值分别为73.53%和49.44%,表明所提方法对自然环境下绿色柑橘有较好的检测效果,为果园自动化生产和机器人采摘的视觉检测提供了技术支持。 相似文献
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随着现代农业技术的发展,柑橘的生产与采收自动化是必然趋势,而柑橘的目标识别是实现采摘自动化的重要环节。提出一种基于树莓派的柑橘识别系统,以树莓派作为软件程序平台,应用Python语言构建卷积神经网络模型,利用TensorFlow平台实现柑橘的识别。通过机器视觉采集柑橘树的相关数据,结合深度学习算法,对柑橘树上的柑橘进行识别及计数。经过测试,识别正确率约为92.4%。此外,利用GPS模块进行识别位置定位,确定区域内的柑橘密度及使用光照强度传感器测量环境光照强度对图像进行直方图均衡化处理,降低光照对柑橘识别的影响。 相似文献
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基于深度卷积神经网络的柑橘目标识别方法 总被引：7，自引：0，他引：7
针对户外自然环境,基于深度卷积神经网络设计了对光照变化、亮度不匀、前背景相似、果实及枝叶相互遮挡、阴影覆盖等自然环境下典型干扰因素具有良好鲁棒性的柑橘视觉识别模型。模型包括可稳定提取自然环境下柑橘目标视觉特征的深层卷积网络结构、可提取高层语义特征来获取柑橘特征图的深层池化结构和基于非极大值抑制方法的柑橘目标位置预测结构,并基于迁移学习完成了柑橘目标识别模型训练。本文运用多重分割的方法提高了柑橘目标识别模型的多尺度图像检测能力和实时性,利用包含多种干扰因素的自然环境下柑橘目标数据集测试,结果表明,柑橘识别模型对自然采摘环境下常见干扰因素及其叠加具有良好的鲁棒性和实时性,识别平均准确率均值为86. 6%,平均损失为7. 7,平均单帧图像检测时间为80 ms。 相似文献
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为了实现对自然环境下树上柑橘的识别和检测,解决柑橘图像数据采集不便、图像质量差、数量少的问题,为柑橘的机械采摘工作提供一种视觉方案,本文提出了一种联合SAM(Segment Anything Model)与VGG16模型的检测方法。SAM具有良好的泛化能力,在图像分割效果上也达到了柑橘任务的应用要求。图像经过SAM分割后输入到VGG16网络模型中进行分类,而后将分类结果连同位置信息返回到原图上显示出来,实现柑橘目标检测。本文方法旨在进一步解决自然环境下树上柑橘任务需要大量数据集、模型训练时间长、目标分割困难、目标错检等问题。实验结果表明,该方法在模型不经大量训练的情况下能够准确识别在自然环境下的树上柑橘及柑橘小目标,有效节省了数据集制作和模型训练的时间。 相似文献
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