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基于色彩识别特征的柳杉锯材表面活节和死节的机器视觉识别系统． 总被引：1，自引：1，他引：0
利用色彩特征信息开发了柳杉锯材表面活节和死节的机器视觉自动识别系统.该系统由3部分组成:CCD工业摄像图像采集硬件系统、缺陷检出的图像处理模块和基于识别规则的缺陷识别模块.潜在缺陷区域可由大津自动阈值分割算法结合T-检验来完成,活节和死节的检出率分别为92.6%和97.1%.基于2个形状识别特征和6个色彩识别特征构建了缺陷的识别规则,利用构建的识别规则可实现活节和死节的识别率分别为92.0%和94.1%.系统整体检测准确率为87.6%,此结果表明基于识别规则的彩色机器视觉自动识别系统是检测柳杉锯材表面活节和死节的一个有效手段. 相似文献
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应用计算机视觉对番茄损伤分类的研究 总被引：5，自引：1，他引：4
文章研究了图像处理的去除噪声、图像分割、图像增强等多种低层处理的方法,建立用区域增长法进行番茄表面缺陷区域检测,用BP算法训练的多层前馈神经网络对番茄的损伤进行分类。结果表明,番茄损伤检测和分类的准确率不低于90%。 相似文献
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为满足PVC建材表面缺陷在线系统高速、高分辨率的检测要求，提出PVC建材表面缺陷检测的系统设计方案。为保证检测系统的实时性，硬件上采用面阵CCD摄像机与LED面光源相结合的图像采集装置，软件上采用实时处理和准实时处理相结合的图像处理方法。针对缺陷图像高噪声、直方图单峰明显的特征，提出边缘检测分割技术与数学形态处理相结合的算法流程。通过分析图像缺陷的统计特性，提取PVC建材表面缺陷区域的特征参数，利用基于决策树的分类器将缺陷分为气泡、色痕、裂痕等。实验结果验证算法的有效性和实时性，其缺陷的检出率达到95%以上，识别率达90%以上。 相似文献
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在对果皮质量进行检测分级时，破裂果、机械损伤和硬疤是沙糖橘表面常见的主要缺陷。传统的自动检测系统通常不能准确地识别这些表面缺陷。为了解决这一问题，设计了一种硬件和软件相结合的计算机视觉检测分类系统。该系统采用单CCD和LED环形光源，通过计算机协作，利用计算机视觉系统提取沙糖橘果皮的正面图像，构建了有效的图像采集方法、预处理方法、颜色模型和分割方法，采用傅里叶变换、高频滤波、形态学(方案)和分类树等方法对沙糖橘的表面缺陷进行研究，并为实际的自动化应用找到更准确和更合适的方法。结果表明，该方法的可靠性和稳定性优于传统的单一形态学的识别方法。 相似文献
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应义斌 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》2000,26(3):229-232
针对我国水果品质检测仍停留在靠人工感官进行识别判断的现状和机器视觉技术在水果品质检测中的广阔应用前景,研究了利用机器视觉技术精确检测水果尺寸和表面缺陷面积的方法,建立了图像中的点与被测物体上的点之间的定量关系;提出了利用物体的边界信息求出物体的形心坐标的新方法。结果是：所测水果最大横径与实际最大横径的相关系数为0.96;采用像素点变换法,实现了根据三维物体的二维投影图像恢复物体表面的真实几何面积的设想;提出了一种新的面积修正方法,进一步提高了面积检测的精度,从而为研究开发机器视觉水果品质检测系统打下了基础。 相似文献
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对虚拟仪器的概念，发展概况，虚拟仪器系统构成及开发平台Lab VIEW作了简要论述，对虚拟仪器技术在水泵测试中的开发应用研究作出初报。 相似文献
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稻种图像分析研究是实现稻种质量机器视觉检验的基础,为此开发了基于Matlab平台的稻种图像分析系统.该系统可对静态单粒稻种图像进行各种预处理操作,计算出稻种尺寸、形状和颜色等23个特征参数,自动识别金优402、汕优10、中优207、加优99、II优3207共5个品种并检测稻种的穗萌芽、霉变和裂颖缺陷. 相似文献
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利用色度法识别杂草和土壤背景物 总被引：11，自引：0，他引：11
开发了一种计算机视觉系统,该系统选取杂草图像的色度值为颜色特征参数,采用阈值处理技术识别杂草和土壤背景物。实验结果表明,利用视觉系统对不同光照条件下的杂草图像进行分析。可以得到较满意的结果。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2016,(1)
将孢子捕捉系统置于田间并运行,通过吸风口吸收空气中的孢子使其吸附在电控旋转盘上的培养皿中,转动旋转盘使培养皿移至系统显微镜下,利用CCD相机获取显微镜下的孢子图像,并通过远程传输模块发送到实验室PC机并保存。基于Lab VIEW软件平台设计图像处理程序,先后对图像进行灰度化、二值化、形态学、特征提取匹配等处理,实现孢子的自动计数。该设计较传统的孢子捕捉计数更加的简便、准确、高效,并可实现田间实验的无人值守。 相似文献
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应义斌 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》2000,(2)
针对我国水果品质检测仍停留在靠人工感官进行识别判断的现状和机器视觉技术在水果品质检测中的广阔应用前景 ,作者研究了利用机器视觉技术精确检测水果尺寸和表面缺陷面积的方法 ,建立了图像中的点与被测物体中的点之间的定量关系 ;提出了仅需利用物体的边界信息求出物体的形心坐标的新方法 ;所测水果最大横径与实际最大横径的相关系数为 0 .96;采用像素点变换法 ,实现了根据三维物体的二维投影图像恢复物体表面的真实几何面积的设想 ;提出了一种新的面积修正方法 ,进一步提高了面积检测的精度 ,从而为进一步研究开发机器视觉水果品质检测系统打下了基础 . 相似文献
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一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。 相似文献
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基于线扫描的机器视觉成像系统，用于采集铁轨表面图像，提出一种以图像增强和自动阈值分割为核心的缺陷检测算法，该算法能够准确检测出铁轨表面缺陷.图像增强采用局部零均值法，克服了铁轨表面光线反射不均的缺点，提高了缺陷和背景的区分度.自动阈值分割采用强调概率的最大背景类方差法，取到的阈值使背景类方差最大的同时保持缺陷出现概率较小.将本文的核心方法与传统方法进行对比实验，验证了该算法的有效性和快速性，具有一定的实用价值. 相似文献
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[目的]设计基于双目视觉与深度学习的番茄本体特征检测系统,实现番茄本体特征的自动无损检测,为水肥一体化和智慧农业提供技术支持.[方法]采集4000张番茄图像作为研究样本,利用基于深度学习SSD_MobileNet卷积神经网络的番茄主要器官检测算法,对番茄植株、茎、花、果实和叶进行检测.基于双目视觉的图像测量算法对各器官目标区域中株高、茎直径、果径和叶面积进行特征提取.[结果]利用SSD_MobileNet网络模型对研究样本进行训练和测试,调用训练好的模型对番茄各器官进行识别和定位,对番茄植株、茎、花、果实和叶的检测准确率分别为98.5%、99.0%、99.5%、99.5%和98.0%.利用基于双目视觉的图像测量算法对番茄本体特征进行测量,通过实践证明该系统对株高、茎直径、果径和叶面积测量的相对误差可分别控制在1.5%、1.0%、1.2%和1.3%以内,可实现番茄本体特征的精确检测,较常见系统的鲁棒性和精度有了明显提升;整套系统在番茄大棚中已稳定运行半年,完成了对番茄全生命周期的本体特征检测,并可将数据保存于数据库,实现对番茄本体特征的自动、无损监测.[建议]优化番茄特征遮挡问题,丰富训练数据集,优化网络模型,提高识别率和鲁棒性;建立番茄特征数据共享云平台,实现番茄疫病的提前预警;确定本体特征与番茄长势的关系,以快速判断施肥量,实现大棚番茄自动精确施肥. 相似文献
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基于计算机视觉的脐橙分级系统研究 总被引：17，自引：2，他引：17
脐橙的检测方法目前主要还是采用劳动强度大、工作效率低、随意性大、客观性不强、也不符合当前标准化要求的人工检测方法。运用计算机视觉和模式识别技术,研究了基于计算机视觉的脐橙分级系统,首先对获取的图像分割出背景、脐橙本体和表面缺陷,再根据脐橙的分级标准,提取出果实横径、表面缺陷的特征参数,采用径向基神经网络对脐橙样本进行了等级识别,实现脐橙的自动检测与分级。 相似文献
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设计了一种以ARM9处理器作为主控器的监控系统,采用高精度温湿度传感器DHT11,并结合Lab VIEW虚拟仪器软件编写上位机界面,借用Lab VIEW中自带的Web服务发布功能,实现了大棚内温湿度参数远程动态监测功能。试验结果表明,系统能及时地采集和显示大棚内的温湿度参数,可实现远程监控。 相似文献