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1.
为探索水稻谷粒图像快速计数方法,修正或减少因谷粒粘连引起的误差,采用黑色平面结合机械振动分散谷粒并采集图像,利用Matlab软件对图像进行灰度处理、二值化处理、两步开运算及腐蚀运算等消除粘连,并对计数点标记和计算。在灰度图上作开运算能有效修整谷粒边缘,腐蚀运算后谷粒中心与边缘亮暗对比更加鲜明,二值化后的图像初步分离效果好,在进一步开运算和腐蚀运算后,颗粒缩小,边界距离增大,解决了绝大部分粘连。对计数点标记后,非计数点更容易观察,可进行人工校正。该方法不仅可有效地分割谷粒粘连,还便于校正以提高精度,可快速实现800粒以内的水稻颗粒计数。 相似文献
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颗粒形混合农产品的图像检测与分类 总被引：4，自引：3，他引：1
颗粒形农产品种类繁多,多种产品混杂在一起的事经常发生,如何将各种产品检测与分类是一个重要研究课题。该文利用计算机视觉技术,实现了大米、黄豆、绿豆颗粒形混合产品的图像检测与分类。首先对获取的图像进行二值化处理,利用形态学分水?算法对粘连颗粒进行分割处理,利用八邻域分析方法提取目标连通区域边缘并标记,最后提取各颗粒的形状特征参数与颜色特征参数,将提取的特征参数与大米、黄豆、绿豆颗粒形产品的标准参数进行比较,实现了颗粒形混合产品的检测与分类。该算法的分类精度达95.6%,对颗粒形农产品自动检测应用具有一定指导意义。 相似文献
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大豆籽粒的表型参数获取对大豆育种具有重要的作用。现有的深度学习算法获取的大豆籽粒表型性状较少，且识别表型的神经网络模型训练成本高。本研究基于OpenCV图像处理库，提出了一种提取大豆籽粒多表型参数的算法，从大豆图像中一次性获取籽粒的多种表型性状参数，同时能识别大豆的优劣品质。将每个待测大豆单株的所有籽粒拍成一张图像，首先对大豆籽粒图像进行二值化、去噪等预处理，然后采用分水岭算法和改进的目标分割算法提取图像中的大豆籽粒轮廓。根据大豆籽粒的轮廓信息，调用OpenCV图像处理函数计算大豆籽粒的个数、长轴长度、短轴长度、面积、周长等多个表型性状参数。引入圆形度识别残缺大豆籽粒，使用RGB阈值判断识别病变大豆籽粒。测试结果表明，采用本文算法计算的颗粒总数识别率为98.4%，大豆籽粒正确识别率为95.2%，破损大豆和病变大豆的识别率分别为91.25%和88.94%，籽粒的长轴长度与短轴长度的测量精度分别为96.8%、95.8%；引入多进程并行计算，该算法的
处理215张图片时间为248.9 s，相对于单进程计算缩短了约2/3，实现了低成本高通量的高精度大豆籽粒多表型性状参数的自动获取，为大豆籽粒自动化考种提供有效的处理方法。 相似文献
4.
稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。 相似文献
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基于计算机视觉的大米裂纹检测研究 总被引：13，自引：0，他引：13
针对人工目测的传统方法在进行米粒裂纹检验时存在主观性及随意性较大、效率较低、可重复性较差等缺点，在分析大米裂纹光学特征的基础上，在Visual C++ 6.0环境下开发了一套大米裂纹计算机识别系统，通过图像二值化、区域标记等方法从原始图像中提取单体米粒图像，并对提取出的单体米粒图像进行灰度拉伸变换处理以突出米粒裂纹特征，然后提取单体米粒的行灰度均值变化曲线，并对曲线进行加权滤波处理，提出了一种基于单体裂纹米粒图像行灰度均值变化特征的大米裂纹检测算法。运用该算法对从金优974、菲优600、冈优182、中优205、89-94等5类大米品种中各选取的6 组特殊类样品和5 组随机样品进行裂纹检测。试验结果表明，该系统对特殊类大米样品和随机大米样品裂纹率的判断准确率分别为98.37%和97.88%，为进一步完善大米品质的计算机视觉检测提供了理论和实践基础。 相似文献
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基于小麦群体图像的田间麦穗计数及产量预测方法 总被引：15，自引：11，他引：4
在田间小麦测产时,需人工获取田间单位面积内的麦穗数和穗粒数,耗时耗力。为了快速测量小麦田间单位面积内的产量,该文利用特定装置以田间麦穗倾斜的方式获取田间麦穗群体图像,通过转换图像颜色空间RGB→HSI,提取饱和度S分量图像,然后把饱和度S分量图像转换成二值图像,再经细窄部位粘连去除算法进行初步分割,再由边界和区域的特征参数判断出粘连的麦穗图像,并利用基于凹点检测匹配连线的方法实现粘连麦穗的分割,进而识别出图像中的麦穗数量;通过计算图像中每个麦穗的面积像素点数并由预测公式得到每个麦穗的籽粒数,进而计算出每幅图像上所有麦穗的预测籽粒数,然后计算出0.25 m2区域内对应的4幅图像上的预测籽粒数;同时根据籽粒千粒质量数据,计算得到该区域内的产量信息。该文在识别3个品种田间麦穗单幅图像中麦穗数量的平均识别精度为91.63%,籽粒数的平均预测精度为90.73%;对3个品种0.25 m2区域的小麦麦穗数量、总籽粒数及产量预测的平均精度为93.83%、93.43%、93.49%。运用该文方法可以实现小麦田间单位面积内的产量信息自动测量。 相似文献
7.
针对玉米籽粒直收机收获过程中无法自主调整工作参数,导致极端作业条件下收获后籽粒破碎率偏高的问题,该研究以降低籽粒破碎率为目标,设计了一种玉米籽粒直收低损收获自动控制系统。以4LZ-8型玉米籽粒直收机为研究对象,建立了脱粒滚筒转速、凹板间隙和行车速度控制模型,并基于收获参数对籽粒破碎率的回归模型,设计了低损收获自动控制策略。此外,针对传统PID控制系统存在的响应时滞、超调量大、精度差的问题,设计了基于改进粒子群算法的自动控制系统,利用非线性惯性权重递减算法融合布谷鸟算法的随机游走策略,不断更新粒子群的速度和位置,并对改进粒子群算法进行了性能测试,结果表明该算法有效改善了标准粒子群算法容易陷入局部最优值的问题。对低损收获自动控制系统进行的仿真对比试验和田间验证试验结果表明,改进粒子群算法对脱粒滚筒转速、凹板间隙和行车速度具有较好的控制精度、响应速度和稳定性,超调量和超调时间较小,当脱粒滚筒转速为380 r/min、凹板间隙为42 mm、行车速度为2.5 km/h时,自动控制系统在3 s以内调整籽粒直收机作业参数,将籽粒破碎率最终稳定在3.80%左右,满足标准要求。研究成果可为其他作物生产机... 相似文献
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一种基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法 总被引：7，自引：5，他引：2
针对图像中连接米粒分割困难的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割算法。首先,对籽粒二值图像的欧氏距离变换进行局部极小值检测,并通过形态学膨胀算子合并局部极小值点,在每个籽粒内部只产生一个区域。其次,以这些区域的边界作为初始曲线,在主动轮廓模型的指导下,曲线向籽粒的边界演化,最终将图像中各个米粒分割。试验结果表明,对圆江米、粳米、长江米和黑米4个品种的米粒,基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法的分割正确率分别达到93.4%、92.4%、88.0%和90.4%,综合准确率为91.05%,比基于分水岭的方法提高了26.7%。因此,基于主动轮廓模型的算法为分割连接米粒图像提供了一种有效途径。 相似文献
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基于U-Net模型的含杂水稻籽粒图像分割 总被引：6，自引：5，他引：1
含杂率是水稻联合收获机的重要收获性能指标之一,作业过程中收获籽粒掺杂的杂质包含作物的枝梗和茎秆等,为了探索籽粒含杂率和机器作业参数之间的关联,需要实时获取籽粒含杂率数据。该文基于机器视觉的U-Net模型对联合收获机水稻收获籽粒图像进行分割,针对传统分割算法中存在运算量大、耗时多、图像过分割严重和分割参数依赖人为经验难以应对各种复杂谷物图像等问题,采用深度学习模型多次训练学习各分割类别的像素级图像特征,提出基于U-Net深度学习模型的收获水稻籽粒图像中谷物、枝梗和茎秆的分割方法,采用改进的U-Net网络增加网络深度并加入Batch Normalization层,在小数据集上获得更丰富的语义信息,解决图像训练数据匮乏和训练过拟合问题。选取田间试验采集的50张收获水稻籽粒图像,采用Labelme方式进行标注和增强数据,裁剪1 000张256像素×256像素小样本,其中700张作为训练集,300张作为验证集,建立基于改进U-Net网络的收获水稻籽粒图像分割模型。采用综合评价指标衡量模型的分割准确度,对随机选取的60张8位RGB图像进行验证。试验结果证明,水稻籽粒的分割综合评价指标值为99.42%,枝梗的分割综合评价指标值为88.56%,茎秆的分割综合评价指标值为86.84%。本文提出的基于U-Net模型的收获水稻籽粒图像分割算法能够有效分割水稻籽粒图像中出现的谷物、枝梗和茎秆,时性更强、准确度更高,可为后续收获水稻籽粒图像的进一步识别处理提供技术支撑,为水稻联合收获机含杂率实时监测系统设计提供算法参考。 相似文献
10.
基于稀疏表示的大米品种识别 总被引：4，自引：3，他引：1
为了实现机器视觉准确判别大米品种,提出了一种基于稀疏表示的大米品种识别方法。以长江米、圆江米、粳米、泰国香米、红香米和黑米等6种大米籽粒图像作为研究对象,采用颜色和形态结构参数表示单个籽粒。每种大米随机选取50粒作为训练样本,200粒作为测试样本。所有训练样本组成稀疏表示方法的数据词典,对每一个测试样本,计算其在数据词典上的投影,将具有最小投影误差的类作为测试样本所属的品种。最后将提出的方法与BP网络和SVM的识别结果做了对比和分析。试验结果表明,提出的方法对于6个大米品种的综合识别准确率为99.6%,获得了最好的分类效果。为大米品种的识别提供了一种新的有效方案。 相似文献
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基于机器视觉的水稻杂质及破碎籽粒在线识别方法 总被引：8，自引：5，他引：3
为了解决目前国内联合收获机缺乏针对含杂率、破碎率的在线监测装置的问题,该文提出基于机器视觉的水稻图像采集,杂质与破碎籽粒分类识别方法。采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法增强原始图像,对HSV颜色模型的色调、饱和度两个通道分别设定阈值进行图像分割,并结合形状特征得到分类识别结果。采用综合评价指标对试验结果进行量化评价,研究表明,茎秆杂质识别的综合评价指标值达到了86.92%,细小枝梗杂质识别的综合评价指标值为85.07%,破碎籽粒识别的综合评价指标值为84.74%,平均识别一幅图像的时间为3.24 s。结果表明,所提出的算法能够快速有效识别出水稻图像中的杂质以及破碎籽粒,为水稻含杂率、破碎率的在线监测提供技术支撑。 相似文献
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基于Micro-CT图像处理的稻谷内部损伤定量表征与三维重构 总被引：1，自引：1，他引：0
在水稻脱粒、储运、加工过程中,外界机械作用力是造成稻谷损伤破损的主要方式,造成的内部裂纹肉眼无法观察但影响稻谷的存储、加工以及种子的发芽率等.该文利用质构仪对稻谷进行挤压力学特性试验,分析稻谷损伤破碎过程;对受不同载荷的稻谷进行CT扫描试验,结合数字图像处理方法对稻谷进行损伤表征分析与三维重构,旨在提出一种新的稻谷内部损伤定量评价方法.结果表明:伪彩色图像处理可以提高CT图像的视觉分辨率;灰度值以及灰度直方图分析可以识别稻谷的胚、胚乳以及裂纹大小,并定量分析;对分割后的二值图像进行像素点统计分析得到80,100,120,140,160N载荷下的损伤度分别为0,0.26%,0.39%,0.93%,1.79%;重构的三维模型可以看出裂纹一般沿着短轴方向扩展,随着载荷增大,原有裂纹逐渐变宽,并产生新的沿着长短轴的混合裂纹,直到糙米断裂.该研究可为谷物内部损伤定量表征分析提供新思路. 相似文献
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基于Micro-CT的麦粒内害虫侵染研究 总被引：2，自引：2，他引：0
准确检测粮粒内部早期虫害侵蚀,可提前判断储粮受侵染状况,对及时确定合理的防治措施具有重要的意义。该文提出基于Micro-CT系统的麦粒内部早期侵染无损检测的方法。试验以显微CT投影数据的振荡幅度和灰度差来确定Micro-CT最佳参数组合。麦粒主要成分厚度1～6 mm变化时,距麦粒茸毛端基准面等距离处的灰度立方体的平均灰度值,会随着厚度的降低而增大。分析麦粒长轴朝向与旋转台面之间的夹角为0、45?、90?的麦粒平均灰度值,得麦粒平均灰度值由0时的80.406上升至90?时的88.544。用FDK算法(Feldkamp,Davis,Kress)重建试验中侵染粒的投影数据,统计得出米象横截面外观由单个圆形变成卵圆形再转变为多个圆形或卵圆形的组合,米象与虫洞之间的空隙逐渐增大,虫洞从表皮侵蚀至麦粒腹沟再扩张至表皮附近。利用Mimics平台绘制的三维可视化数据可得,米象发育过程中米象外观由杆状变为椭球形再发育出各个器官,米象长度由卵期0.37～0.5 mm发育到成虫期2.7～4.3 mm,宽度由卵期0.26～0.3 mm发育到成虫期0.97～1.3mm,米象体积在蛹期达到最大,虫洞由表皮逐渐向麦粒中心延伸扩展并最终贯穿整个麦粒。结果表明,利用Micro-CT系统进行无损检测可准确表达各龄期侵染粒内部微观结构的变化过程,为麦粒内部害虫的早期自动检测提供理论依据。 相似文献
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基于机器视觉和BP神经网络的超级杂交稻穴播量检测 总被引：7，自引：6，他引：1
为了保证秧盘上每穴超级稻种子数量一致,实现精密播种作业,需对播种性能进行准确检测,但超级杂交稻播种到秧盘中,多粒种子存在粘连、重叠、交叉等情况,传统的面积、分割算法对上述情况播种量检测精度低,因此需提高上述情况种子播种量检测精度。考虑到种子连通区域的形状特征反映种子数量,该文提出一种基于机器视觉和BP神经网络超级杂交稻穴播量检测技术。针对超级稻颜色特征,采用RGB图像中红色R和蓝色B分量组成的2×R-B分量图和固定阈值法获取二值图像;投影法定位秧盘目标检测区域和秧穴;提取连通区域10个形状特征参数,包括面积、周长、形状因子、7个不变矩,建立BP神经网络超级稻数量检测模型,检测连通区域为碎米/杂质、1、2、3、4和5粒以上6种情况;试验结果表明,6种情况的检测正确率分别为96.6%、99.8%、97.2%、92.5%、86.0%、94.3%,平均正确率为94.4%,每幅图像平均处理时间0.823s,满足精密育秧播种流水线在线检测要求;研究结果为实现精密恒量播种作业提供参考。 相似文献
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玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,同时满足高通量以及无损测量的要求,该文以果穗整体为研究对象,基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统(果穗未脱粒)。以掉落抓拍法硬件采集平台采集3种不同粒型(硬粒型、马齿型、半马齿型)的玉米穗图像,首先使用帧差法获取果穗轮廓,再通过G通道分离、OTSU算法(最大类间方差法)得到籽粒轮廓信息,提取籽粒部分颜色、形状、纹理特征作为分类依据,每种粒型取200粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典,对每一个测试样本计算稀疏表示系数,根据最小重构误差判定籽粒粒型类别。结果表明,该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计,识别正确率达到94.8%,测量速度达到28穗/min,大大提高了玉米粒型统计的效率。 相似文献
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A filed experiment with an early rice-late rice rotation was carried out on a paddy soil derived from red soil in the southern part of Zhejing Province to elucidate the effect of excess P application on some important characteristics of soil properies and its relation to nutrient status and grain yields of rice crops.The experimental results indicated that adequate fertilizer P(15 kg P hm^-2)could increase the content of soil available P at the tillering stage of early rice,the contents of N,P and K in the shoots of early rice at primary growth stages,and the grain yield of early rice by increasing valid ears per hectare and weight per thousand grains,which,was mainly related to the higher contents of reduced,non-reduced and total sugar in the shoot at the heading stage, And early rice supplied with excessive P could not yield more than that applied with adequate, P de to the reduction in the valid grain percentage and weight per thousead grains. In addition,one-time excess P supply at a rate as high as 90 kg P hm^-2 could not improve the soil P fertility in case the soil available P content was lower than the initial(3.74mg kg^-1 soil) after an early rice-late rice rotaion,and made a decline in the grain yield increased by per kilogram fertilzer P.Thus,one-time excess P supply should not be adopted for soils with a large P fixation capacity like the paddy soils derived from red soils. 相似文献
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以苏州市7个县市的水稻籽粒为研究对象,在2006年采集的449份水稻籽粒样品的基础上,分析了稻米中Cu、Pb、Cd、Cr和Zn的积累特征,并评价了样品的健康风险。结果显示,苏州市水稻籽粒重金属积累平均含量均不超标,但水稻籽粒Pb存在29．49％的样点超标率,Cu、Cd和Cr的超标样点一般在4个以下。单因子污染指数评价结果显示,水稻籽粒重金属元素污染指数高低顺序为Pb＞Cr＞Cu、Zn＞Cd,其中昆山和吴江水稻籽粒受到Pb的轻度污染。综合污染指数评价表明,水稻籽粒重金属污染处于警戒线级别,且水稻籽粒的污染是由于Pb的积累量较高引起的,其中太仓和张家港两市水稻籽粒属于安全等级,昆山、吴中、相城和常熟处于警戒线等级,吴江风险较高。暴露风险评价结果显示,研究区存在水稻籽粒Cr暴露风险,而水稻籽粒Pb仅在个别县市暴露风险高,整体风险并不高。 相似文献
18.
厚度和重力分选稻谷籽粒的品质特性分析 总被引：1，自引：1，他引：0
为达到从稻谷籽粒厚度和密度大小来均匀化其品质的目的,对稻谷进行了厚度分选和厚度分选后再进行重力分选加工。结果表明,收获稻谷含水率小于20%后,含水率不同的籽粒无法通过厚度和重力分选加工获得;分选后稻谷籽粒厚度和密度越大,籽粒的加工品质、物理化学、特性糊化特性等都相对较优;同时稻谷籽粒的密度越大,其加工破碎率越低,所能承受的最大三点弯曲作用力越大。因此厚度和重力分选具有使稻谷籽粒按照其内部品质分级和品质均匀化的作用,增加稻谷籽粒的品质附加值。 相似文献
19.
臭氧胁迫对稻米淀粉热力学特征值影响及其强弱势粒间差异 总被引：1，自引：0，他引：1
地表臭氧浓度增高情形下水稻减产,米质呈变劣趋势,但稻米热力学特征值的变化及其与生长季、品种以及籽粒着生部位的关系均不清楚。本研究利用自然光气体熏蒸平台,以8个水稻品种为材料,设置高臭氧浓度为100 nL·L-1,对照浓度为9 nL·L-1。连续两年系统研究了高臭氧浓度熏蒸对成熟稻穗不同部位糙米热力学特性（DSC）的影响。与对照相比,臭氧胁迫使稻米热焓值极显著下降4.15%,但对糊化起始温度、糊化峰值温度、糊化终止温度、DSC曲线峰宽和峰高均无显著影响;2017年度稻米热焓值、糊化峰值温度、糊化起始温度和峰高极显著大于2016年,但DSC曲线峰宽表现相反;稻米所有6个DSC特征值的品种间差异均达极显著水平。从稻穗不同位置看,所有测定参数均表现为稻穗上部 > 中部 > 下部,除糊化起始温度外差异均达极显著水平。方差分析表明,臭氧×年度对热焓值、糊化峰值温度和糊化终止温度的影响均达显著或极显著水平,臭氧×品种对糊化峰值温度、糊化终止温度、DSC曲线峰宽和峰高均有极显著影响,而臭氧×部位仅对DSC曲线峰宽有显著影响。以上数据表明,稻米淀粉DSC热力学参数因生长季、供试品种以及籽粒着生部位而异,臭氧胁迫环境下稻穗不同部位稻米的热焓值总体上均呈下降趋势,表现为更易糊化的特点。 相似文献