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机器视觉在除草机器人中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
随着农业自动化技术和农业机器人技术的发展,许多国家和企业开始致力于机器视觉除草机器人的试验与研究。为此,在介绍机器视觉技术系统的基础上,结合除草机器人苗草识别的试验,讨论了机器视觉系统在除草机器人中的应用,详细分析了基于机器视觉的苗草识别系统,并优化其系统的硬件、软件结构、功能以及原理等。 相似文献
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随着机器视觉技术的发展,特别是2010年以后,我国的机器视觉技术逐渐受到市场的关注,机器视觉的应用呈逐年上升趋势。畜牧业也正在从传统放养向集约化、智能化方向转型,机器视觉技术与畜牧业结合交叉最早应用在20世纪六七十年代,由于受当时的养殖环境、图像处理技术和计算机硬件的制约,仅仅停留在初级研究阶段。如今,图形图像、视频信息和自动控制等现代高新技术的发展,应用先进的人工智能技术以改善目前传统落后的养殖模式迎来了新的挑战。从机器视觉在家畜的个体跟踪、性能测定和行为判定3个方面的应用角度进行了阐述,最后对机器视觉在畜牧业中的发展进行了总结和展望。 相似文献
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机器视觉技术在农产品分级分选中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
机器视觉技术在农业自动化领域中的应用得到了广泛研究.为此,针对机器视觉技术在农产品分级分选自动化方面的研究情况进行了综述;同时,介绍了目前比较成熟的分级分选设备,并提出了机器视觉技术在农产品分级分选应用中存在的问题及发展方向. 相似文献
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随着科技迅猛发展,机器视觉技术在农业机械中的应用越来越广泛,机器视觉技术的发展,不仅体现了一个国家科技能力发展的水平,同时对于提高农业作物的产量和管理效率都有重要意义。机器视觉在农业中的应用为其精细化、自动化生产奠定了基础,不仅有助于解放劳动力,还有助于提高农作物产品的品质和产量。 相似文献
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随着科学技术的飞速发展,机器视觉技术在不同的应用场景下取得了良好的效果。机器视觉技术通过卷积神经网络、YOLO等模型,可以实现目标检测、目标分类、位置识别等。实践证明,农业机器人进一步结合机器视觉技术可以极大地提高农业智能化水平。基于此,课题组介绍了机器视觉技术在农业中的应用场景,详细分析了农业机器人的定位解决方案,结合单目相机提出了实现目标定位的方法,结合图像特征点提出了农业机器人位置的确定方法。结果表明,机器视觉技术能够实现农业机器人的精确定位,有利于农业的智慧化、自动化发展。 相似文献
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机器视觉导航技术是农业机械装备中应用智能控制的重要研究方向.为此,分析了机器视觉信息处理的主流理论框架模型及其存在的不足,提出了一种改进了的机器视觉信息处理的农业机械导航视觉系统结构,并探讨了农业机械机器视觉导航系统的特点及其关键技术.农业机械机器视觉导航研究具有广阔的发展前景. 相似文献
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基于图像处理的玉米种子特征参数提取系统 总被引：1，自引：0，他引：1
随着计算机技术的发展,利用机器视觉代替人的视觉对玉米种子进行品种识别和质量检测是必然趋势。在检测中最关键的一步是对玉米种子图像进行有效特征提取,特征参数的有效性或者精度直接关系到种子品种识别的成败。为此,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略,提出了比较全面有效的玉米种子特征参数和一种适应玉米种子识别的多对象轮廓提取算法,采用VC++编制了玉米种子特征参数提取系统。经实验验证,本系统能够准确快速地提取玉米种子特征参数,为玉米种子品种识别和质量检测的后期工作奠定了基础。 相似文献
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基于机器视觉的五坐标机床旋转轴误差检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种利用机器视觉技术对五坐标机床旋转轴转角定位误差进行检测的方法。首先,通过制作特定的标志,用CCD相机获取标志图像;然后,通过数字图像处理技术对所获得的图像进行分析处理;最后,根据标志在不同位置处的相对转角偏差计算机床旋转轴的转角定位误差,实现五坐标机床旋转轴转角定位误差的辨识和测量。同时,将该方法与传统检测方法进行对比,实验结果表明,所提出的检测方法简单、高效,可以实现机床旋转轴误差的快速检测,并为五坐标机床旋转轴误差的补偿提供了计算依据。 相似文献
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基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究 总被引：3，自引：0，他引：3
高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法对不同生长时期玉米、大豆植株进行个体和群体的三维重建,并基于手动测量值对叶长、叶最大宽进行精度评估。研究结果表明,叶长、叶最大宽的计算值与手动测量值的R2均大于0.97,精度较高,表明大田环境下此方法可以满足作物表型三维构建参数提取的精度要求,但是当冠层遮挡较严重时,三维重建精度将明显下降。进一步自动提取了株高、冠幅和器官生长动态,结果可为与基因型相关的表型高通量分析提供方法,并可进行株型与冠层辐射的精确评价。 相似文献
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我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。 相似文献