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基于纹理和梯度特征的苹果伤痕与果梗/花萼在线识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解决苹果果梗/花萼与伤痕在线识别的问题,利用自行设计的机器视觉检测系统在线采集苹果图像,通过自动分割合成算法将3个不同运动状态下的图像进行合成,使得合成后图像可以包含苹果的整个表面。再利用感兴趣区域提取算法提取出苹果合成图像中的果梗/花萼和伤痕部分。通过分析早期伤痕、中期伤痕和后期伤痕的纹理特征和边缘梯度特征,得出纹理特征适用于早中期伤痕与果梗/花萼的检测,而由于后期伤痕的褐变严重且多已出现凹陷,其纹理特征与果梗/花萼相似,故通过提取后期伤痕和果梗/花萼的边缘梯度特征值用于两者的区分。从SVM的建模结果来看,对于早中期伤痕,模型的总体判别正确率为97%,而后期伤痕的总体判别正确率为96%,并利用所得到的模型设计了用于果梗/花萼与伤痕区分的总体算法。最终通过80个带有不同种类伤痕的样本验证总体算法的正确率为95%,验证试验结果表明该算法可实现对果梗/花萼与伤痕的在线识别。 相似文献
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基于圆形模型的骏枣果梗检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
果梗有无的判别是骏枣分级系统中的一项重要指标,针对传统的膨胀与腐蚀操作不能达到果梗识别的要求,为此提出了基于圆形模型的骏枣果梗检测方法。通过图像预处理获取二值图像;构建一圆形模型,以目标图像的形心为圆心,以等效椭圆长半轴乘1个调整系数为半径,该圆形模型可以覆盖骏枣果肉部分图像,剩下图像部分主要为果梗;由于图像可能还含有噪声,为此进行中值滤波处理,最后即可提取果梗图像部分。对120帧图像进行检测试验,结果表明:每个图像的平均处理时间小于500ms,本次试验果梗识别准确率93%,基本满足红枣分级系统精度的要求。 相似文献
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准确识别定位采摘点，根据果梗方向，确定合适的采摘姿态，是机器人实现高效、无损采摘的关键。由于番茄串的采摘背景复杂，果实颜色、形状各异，果梗姿态多样，叶子藤枝干扰等因素，降低了采摘点识别准确率和采摘成功率。针对这个问题，考虑番茄串生长特性，提出基于实例分割的番茄串视觉定位与采摘姿态估算方法。首先基于YOLACT实例分割算法的实例特征标准化和掩膜评分机制，保证番茄串和果梗感兴趣区域(Region of interest, ROI)、掩膜质量和可靠性，实现果梗粗分割；通过果梗掩膜信息和ROI位置关系匹配可采摘果梗，基于细化算法、膨胀操作和果梗形态特征实现果梗精细分割；再通过果梗深度信息填补法与深度信息融合，精确定位采摘点坐标。然后利用果梗几何特征、八邻域端点检测算法识别果梗关键点预测果梗姿态，并根据果梗姿态确定适合采摘的末端执行器姿态，引导机械臂完成采摘。研究和大量现场试验结果表明，提出的方法在复杂采摘环境中具有较高的定位精度和稳定性，对4个品种的番茄串采摘点平均识别成功率为98.07%,图像分辨率为1 280像素×720像素时算法处理速率达到21 f/s,采摘点图像坐标最大定位误差为3像素... 相似文献
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荔枝采摘机械手视觉定位系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
建立了基于双目立体视觉的荔枝采摘机械手视觉定位系统.通过对成熟荔枝颜色特征的分析,选取YCbCr颜色模型进行处理,利用Otsu算法结合模糊C均值聚类法(FCM)对荔枝果实和果梗进行了分割,实验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为94.2％.通过计算果实质心与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位.通过定位误差分析,采用直线插值法进行定位误差补偿,定位实验结果表明:定位的深度误差小于10 mm,能满足荔枝机械手视觉精确定位的要求. 相似文献
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近红外光谱检测梨果硬度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农机化学报》2015,(6)
应用近红外漫反射无损检测梨果硬度。采集240个梨样品的光谱数据,150个梨样品数据用于建模集来建立模型,另外90个样品数据用于预测集,评价模型的性能。采集完整梨果的近红外漫反射光谱(350~1 800nm),为简化模型,原始光谱经小波算法去除噪声,然后采用CARS算法,波长由最初的1 451个降低为58个,采用偏最小二乘回归建立梨果硬度的定量预测数学模型。研究发现,CARS算法在简化模型同时,模型的预测评价指标优于原始光谱建模的模型,硬度定量预测数学模型的决定系数(Rp2)为0.66,均方根误差(RMSEP)为1.66。近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价梨果的硬度。 相似文献
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夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术 总被引：5，自引：0，他引：5
利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。 相似文献
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温室黄瓜果实的模式识别与分割-利用Bayes分类判别模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用黄瓜果实与其果梗叶片在颜色深度上的差异,采用在自然背景下的黄瓜图像为训练样本,分别提取出黄瓜果实与背景的RGB颜色分量信息,计算出各自的分类判别函数,利用Bayes分类判别模型对自然背景下的黄瓜果实进行判别。试验表明:利用Bayes模式识别能够较好地实现对成熟黄瓜果实与背景的分离;在识别后对图像进行腐蚀,膨胀,区域标记及特征提取等处理,能够较为准确地提取出成熟黄瓜果实及其重心位置。 相似文献
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疏花是梨生产中的重要农艺措施，机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式，花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络（Bi-directional Feature Pyramid Network，BiFPN）替换原始的路径聚合网络（Path Aggregation Network，PAN）结构，对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积，在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明，改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%，两种目标平均精度为91.3%，检测单张图像时间为29 ms，模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法，检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%，检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类，为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。 相似文献
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黑斑病是危害库尔勒香梨的真菌病害之一。若在黑斑病症状显证之前实现早期诊断，对于防止病害蔓延、减少经济损失具有重要的意义。结合高光谱成像技术和Stacking集成学习算法，构建了香梨黑斑病早期快速诊断模型。获取了健康、潜育期、轻度发病和重度发病的黑斑病库尔勒香梨的高光谱图像，提取感兴趣区域内的平均光谱，经标准正态变量变换、一阶导数、二阶导数及组合预处理后，利用主成分分析进行数据降维。然后，以K最近邻法（KNN）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和随机森林（RF）算法为基学习器，以LS-SVM为元学习器，构建了黑斑病病害程度的Stacking集成学习预测模型。结果表明，随着病害程度加深，光谱反射率整体呈下降趋势，且存在显著性差异，为分类模型的建立提供了理论依据。所建模型对健康和不同病害程度黑斑病库尔勒香梨的总体判别准确率为98.28%，对潜育期香梨的判别准确率为100%。与利用单一分类器建模结果相比，总体判别准确率和潜育期香梨判别准确率分别上升5.18、23.08个百分点。结果证明，Stacking集成学习具有较强的特征学习能力，将其与高光谱成像技术结合，能实现库尔勒香梨黑斑病潜育期的识别。该结果为库尔勒香梨黑斑病的早期快速诊断和发病过程的实时监测提供了一种新的方法。 相似文献
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黑斑病是危害库尔勒香梨的真菌病害之一。若在黑斑病症状显证之前实现早期诊断,对于防止病害蔓延、减少经济损失具有重要的意义。结合高光谱成像技术和Stacking集成学习算法,构建了香梨黑斑病早期快速诊断模型。获取了健康、潜育期、轻度发病和重度发病的黑斑病库尔勒香梨的高光谱图像,提取感兴趣区域内的平均光谱,经标准正态变量变换、一阶导数、二阶导数及组合预处理后,利用主成分分析进行数据降维。然后,以K最近邻法(KNN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和随机森林(RF)算法为基学习器,以LS-SVM为元学习器,构建了黑斑病病害程度的Stacking集成学习预测模型。结果表明,随着病害程度加深,光谱反射率整体呈下降趋势,且存在显著性差异,为分类模型的建立提供了理论依据。所建模型对健康和不同病害程度黑斑病库尔勒香梨的总体判别准确率为98.28%,对潜育期香梨的判别准确率为100%。与利用单一分类器建模结果相比,总体判别准确率和潜育期香梨判别准确率分别上升5.18、23.08个百分点。结果证明,Stacking集成学习具有较强的特征学习能力,将其与高光谱成像技术结合,能实现库尔勒香梨黑斑病潜育期的识... 相似文献
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果树树冠的季节性变化及果树成长和衰老造成的果树特征变化会影响已构建的果园三维环境地图的匹配，故本文提出一种基于改进Gmapping算法的果园二维环境地图精准构建算法。首先该算法对Gmapping算法的前端里程计和后端优化部分分别进行改进，以提高果园二维环境地图的构建精度。对于前端里程计部分采用改进的R-GPF地面分割方法提高其初始定位精度，对于后端优化部分采用BAT启发式自适应重采样方法提高其最终定位精度。然后进行梨园环境对比试验。通过改进R-GPF方法与原始R-GPF方法的对比，改进R-GPF方法的激光雷达里程计输出频率可达到15.58Hz，最大横向偏差小于25cm，横向偏差均值为12.7cm，标准差为 13.4cm，其各方面性能都优于原R-GPF方法的激光雷达里程计。通过新算法与基于原R-GPF的Gmapping算法对比，新算法所得的梨树列间距离偏差始终保持在20cm范围内，行间距离偏差均值为10.3cm，标准差为6.3cm，比基于原R-GPF的Gmapping算法分别减小50%、43.41%和32.26%；同时，梨树行间距离偏差相对于里程计横向偏差的减小侧面反映出后端BAT启发式自适应重采样方法的有效性。本文提出的算法能够提高果园二维地图构建精度，可以满足后续重定位、导航等作业的精度要求。 相似文献
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梁亚华 《农业机械化与电气化》2014,(8):63-64
秋冬季对南果梨进行科学管理是梨果综合管理的一项很重要的内容,它直接影响南果梨等产量、品质及效益。详细阐述秋冬季节南果梨的地下肥水管理、地上病虫防治、修剪等措施,为获得南果梨稳定高产提供参考。 相似文献
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于海 《农业机械化与电气化》2010,(2):74-75
梨树栽植成为阜新县农民增收的重要来源。介绍全县梨产业的发展现状,对目前存在的问题以及制约梨产业发展的主要因素进行分析,从追求高效益、加强技术培训、促进果品二次增值、加大政府引导、提供政策支持等方面提出了促进梨产业发展的对策。 相似文献
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为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络（Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN）的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块（Global context feature model, GC-Model）,建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值（Mean average precision, mAP）达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R2均大于0.92,表明模型病斑计数... 相似文献