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于莹王关平王成江韦昱伶 《农业装备与车辆工程》2023,(2):40-43
使用曼哈顿距离检测法对马铃薯进行畸形识别。首先对采集的数据集进行灰度、二值化等图像预处理,获取马铃薯形状轮廓的最小外接圆,并提取所有轮廓曲线。使用Python库Skimagecanny算法遍历马铃薯图像边缘,从而获得其轮廓线像素的点坐标,并与已获取最小外接圆坐标数据构成二维坐标矩阵,即可快速计算矩阵中每一列上下对应两点间的曼哈顿距离值,并绘制曼哈顿距离坐标图。通过观察曼哈顿距离曲线的走势、波峰个数以及波峰最大值与最小值间的差值(波峰差),即可判断马铃薯是否畸形。测试数据表明,马铃薯畸形识别的准确率约为96%。该方法简单、速度快、准确率高,具有潜在应用价值。 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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品种自动识别是红枣施药、采摘及分类分级等自动化作业的重要环节。为了探索骏枣、灰枣和冬枣3个新疆主栽品种机器自动识别的可行性,采集3个红枣品种的数字图像,以圆形度、矩形度、长宽比、半径比、Haralick比、类细度比例、面积与边界到形心平均距离平方比和紧凑度8个形态学参数作为品种特征值对红枣品种进行识别。随机取骏枣、哈密大枣、灰枣各35粒进行试验,统计分析各品种的8种形态学参数。试验结果表明:面积与边界到形心平均距离平方比可以最有效识别冬枣,骏枣及灰枣还需借助其它类型参数进行识别。 相似文献
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基于机器视觉的干制红枣大小分级方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现干制红枣的大小自动分级,介绍了应用机器视觉的干制红枣自动分级方法,利用CCD摄像机获取红枣的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了样本图像的灰度化、二值化、图像分割、图像滤波、图像形态学处理、边缘检测和特征量提取等处理,参照干制红枣分级标准完成了红枣自动分级。通过实验数据回归分析得出红枣实测纵径、果质量与识别值当量值之间的数学检测模型,其决定系数分别达0.995 5和0.948 1。实验表明,采用句法模式识别对数据进行红枣大小分级,分级准确率达85%。 相似文献
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病虫害是骏枣缺陷检测的一项重要内容,易受表面皱褶影响而不易识别,为此提出了一种基于彩色分量和图像形态学的骏枣病虫害检测方法。首先获取病虫害枣各彩色空间图像,在各彩色空间截取正常区域图像1幅、病虫害区域图像4幅,统计图像各彩色分量的灰度均值、灰度变换范围及标准差,计算骏枣正常区域与病虫害区域的灰度均值之差,进行彩色分量筛选,结果为RGB的R分量、CMY的C分量、I1I2I3的I2分量、HSV的S分量和V分量。采用自适应阈值法和图像形态学方法,分割出完整的病虫害。取84粒骏枣样本试验,其中病虫害枣61粒,无病虫害枣23粒,检测结果为:CMY的C分量最优,病虫害识别准确率98%,误判率0。试验证明,该方法基本满足骏枣分级精度的要求。 相似文献
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红枣是一种表面颜色深的果物,为了满足红枣业科技发展需要,课题组在相关理论研究和实际应用基础上,设计了红枣光电分选机检测系统,优化了图像处理算法和检测系统硬件,利用实验采集平台实现对红枣缺陷检测,根据陕北榆林红枣检测的需要,设计了缺陷枣粒的图像采集分选测试装置,挑选了合适的工业相机,装配了缺陷枣粒检验测试实验平台,确定了光源配置方式和光源组合方案,完成了计算机与枣粒图像收集模块的搭建,确定了基于Blob分析的红枣缺陷识别算法的实现流程,从而来分辨出红枣图像信息中的正常枣粒和霉变枣粒及损伤粒,达到分选不同类别红枣的目的。 相似文献
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基于线阵扫描图像的玉米果穗性状检测技术 总被引：8，自引：0，他引：8
为实现玉米果穗性状自动检测,以线阵扫描方式获取玉米果穗表面圆周图像信息,利用图像处理技术从中提取相关性状参数。从扫描图像自身提取检测模板,应用归一化互相关算法完成玉米果穗单周图像的精确切割;以Otsu法完成籽粒分割后,利用边界非完整籽粒的连接性,完成边界分割籽粒的合并,提高籽粒计数准确度;采用图像投影曲线平滑后求极值的方法获取穗行数。与人工检测实验结果对比,穗粒数和穗行数的计数准确率分别为94.6%和99.1%。 相似文献
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红枣自动快速无损检测分级机研究 总被引：6，自引：0，他引：6
设计了基于机器视觉技术的红枣自动快速无损检测分级机,可依据枣果外部综合指标进行判别分级。整机由单体化定向排布输送系统、多表面图像采集与处理系统、分级执行机构、传动及控制部分组成。根据整机工作原理,采用辊轮输送链板与间歇式凸轮拨枣机构相结合的方式,实现枣果快速单体化排布输送,利用工业相机与STM32嵌入式系统配合正面及背面光源进行枣果多表面图像采集,采用气动式分级执行机构完成枣果分级。理论计算与试验表明:输送带最佳倾角为28°,当运行速度为160 mm/s时,输送带驻枣率为95%,分级速度达10个/s,分级准确率92%,最大产能550 kg/h,可较好满足红枣自动化快速检测分级生产要求。 相似文献
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基于机器视觉的农田地头边界线检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在非结构化复杂农田作业环境中,为实现农机在地头处的自主导航转弯,首先需及时、准确地感知地头的空间位置信息,尤其是地头边界位置。本文基于机器视觉技术,首先依据农田内外像素灰度的跳变特征来判断地头是否出现,通过建立正向和负向分布偏差两个度量确定是否存在该灰度跳变特征;随后,将图像沿水平方向平均分成8个子处理区域,针对各子处理区域求取其行灰度平均值分布图,基于局部加权回归法对其进行平滑处理,建立按序离群度参数,通过寻找平滑曲线上首个按序离群程度较大的波峰点或波谷点以及相应的跳前波谷点或波峰点,最终确定跳变特征点的像素坐标,并基于稳健回归法线性拟合跳变特征点,获取实际非规整地头边界的主体延伸方位线;最后,将主体延伸方位线向下平行移动,当其线上像素的灰度平均值接近于田内像素的灰度分布特征时,认为抵达安全位置处,由此获得农机在当前地头处安全转向掉头的边界线。试验结果表明,判断地头出现的准确率不低于96%,地头边界线检测准确率不低于92%。 相似文献
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感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析. 相似文献
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土壤洞穴动物鼹鼠具有极高的挖掘效率,前足爪趾是其主要挖掘器官.分析了鼹鼠中重要种属--麝鼹(Scaptochirus moschatus)具有优良挖掘功能的前足爪趾的几何结构特征,重点分析了前足爪趾触土面的几何结构.利用体视显微镜观察分析前足爪趾的宏观几何结构,通过逆向工程技术获取爪趾三维数据点云进行特征曲线量化分析,求得前足爪趾特征轮廓线的曲率及二阶导数的变化规律:鼹鼠爪趾纵向轮廓曲率变化较小,爪趾纵向表面平顺,保证了挖掘出的洞道内壁的平整;横向轮廓曲线曲率变化较大,且横向轮廓线尖端弯曲小,中后端弯曲大,这种结构使爪趾更易入土和扩洞. 相似文献
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为探究腔体初始容积对压电泵性能的影响,设计了双腔体并联压电泵.通过理论分析,确定了双腔并联压电泵能够工作时泵腔初始容积的取值范围,根据理论公式设计制作了6种不同腔体初始容积的双腔并联有阀压电泵样机,对泵腔初始容积的变化与泵工作性能关系进行研究.在110 V工作电压下,工作频率小于400 Hz范围内,用压电双晶片进行驱动,分别以液体水和空气为介质,对不同压缩比（压电振子振动产生的泵腔容积变化量与泵腔初始容积的比值）下的并联泵进行了试验测试.结果表明,当泵送液体水时,压缩比为1/18时泵的整体输出流量最好,最大输出流量可达1 330 mL/min,压缩比越大,泵的输出压力和自吸能力越好,最大输出压力和自吸高度分别为58.5 kPa和69 cm;当泵送气体空气时,压缩比越大,泵的输出能力越好,最大输出流量和压力分别为850 mL/min和6.5 kPa,当压缩比小于1/32时,泵已经失去了输出气体能力. 相似文献
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迷宫流道转角对灌水器水力性能的影 总被引：5，自引：2，他引：3
为研究齿形、梯形以及矩形流道转角变化对水力性能的影响,采用Fluent软件对不同形状下不同转角的流道进行了数值模拟.研究结果表明:当其他条件相同时,转角的变化与流量系数、流态指数呈负相关,其变化对梯形流道灌水器的流量系数影响最大,最多下降了19.03%,齿形流道次之,下降了10.14%,矩形流道是梯形流道转角角度增加的延伸,具有相同的水力性能变化规律;随着角度的增加,梯形流道总的局部水头损失系数最多增加了32.5%,而齿形流道总的局部水头损失系数最多增加了23.4%,变化都很明显;压力较高时,摩阻系数基本保持不变,流体为紊流状态. 相似文献
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从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性，认为在缺水不可避免的情况下，对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失，产生较好的减灾效益，特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性，提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。 相似文献