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基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测 总被引：3，自引：1，他引：2
为了实现无损检测稻谷储藏中的霉变,该研究以引起稻谷霉变的5种常见真菌(米曲霉、黑曲霉、构巢曲霉、桔青霉和杂色曲霉)为对象,首先进行真菌培养,制成悬浮液,然后将悬浮液接种到稻谷样品中,对稻谷样品模拟储藏,确定不同霉变程度的稻谷类型,划分为对照组(无霉变)、轻微霉变组和严重霉变组。利用计算机视觉系统对三组稻谷样品进行图像采集和图像处理,提取灰度、颜色和纹理特征,共获取68个图像特征。采用支持向量机(support vector machines,SVM)和偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)构建模型,分别用于无霉变稻谷与霉变稻谷的区分和稻谷霉变类型区分。为了降低模型复杂度和数据冗余,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)来消除原始数据变量间的共线性,优选特征值。结果表明:利用所有参数构建的SVM模型能够很好的区分对照组与霉变组,其中建模集和验证集总体区分准确率分别为99.7%和98.4%;SVM模型对于稻谷严重霉变类型的区分效果要优于轻微霉变稻谷,其中对稻谷轻微霉变类型建模集和验证集总体区分的准确率分别为99.3%和92.0%,对稻谷严重霉变类型区分的总体准确率分别为100%和94%,且整体上SVM模型的效果要优于PLS-DA模型。而基于SPA优选特征构建的模型区分结果表明,SVM模型区分效果优于PLS-DA模型,其中,在建模集和验证集中,对无霉变和霉变稻谷总体区分准确率分别为99.8%和99.5%,对稻谷轻微霉变种类区分总体准确率分别为99.8%和90.5%,对稻谷严重霉变种类区分总体准确率分别为100%和95.0%。因此,基于计算机视觉对稻谷霉变检测是可行的,而且SPA优选特征能够较好反映稻谷霉变特征,基于优选特征和SVM模型能够较好地稻谷霉变进行识别和区分,结果较好,可以为实际应用提供技术支持和参考。 相似文献
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基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取 总被引：10，自引：7，他引：3
利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获得的PC1(the first principal component,第一主成分)图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征,提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数(能量、熵、惯性矩和相关性),并且采用基于高光谱图像的光谱差值获取了2个特征波长对应的光谱相对反射率作为光谱特征。优化组合纹理特征和光谱特征成4个特征向量组,采用BP(back propagation,反向传播)神经网络对正常苹果和虫害苹果进行检测。结果表明,融合0度方向的能量、熵、惯性矩和相关性的纹理特征和646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征进行检测识别效果最好,正常果的识别率为100%,虫害果的识别率为100%,并且速度快、误差小。该研究所获得的特征向量可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。 相似文献
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电子鼻快速检测谷物霉变的研究 总被引：26，自引：11，他引：26
针对目前我国在谷物的霉变与否的检测上还有一定的滞后性，研制出一套能快速检测谷物是否霉变的电子鼻装置，该装置能快速、准确地分析所测谷物散发的气味，从而判定所测谷物是否霉变。该电子鼻主要由一组厚膜金属氧化锡气体传感器阵列和RBF神经网络组成。用所研制的电子鼻对小麦、水稻、玉米3种谷物进行检测。整个实验过程如下：首先从每个传感器的反应曲线中提取4个特征值，并对所有特征值进行归一化处理，然后用常规的主成分分析和径向基函数(RBF)神经网络对它们进行分析。实验过程中发现，从主成分分析的结果发现很难将霉变谷物与正常谷 相似文献
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便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验 总被引：3，自引：2，他引：1
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。 相似文献
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为研究高光谱技术检测霉变玉米中黄曲霉毒素B_1含量的可行性,选择5种不同霉变程度的玉米为试验材料,利用高光谱图像采集系统获得了250个霉变玉米样本的高光谱数据,并进行多元散射校正(MSC)预处理;运用偏最小二乘回归(PLSR)系数来选择特征波长,筛选出7个特征波长,然后利用Fisher判别分析(FDA)分别对全波长和特征波长下霉变玉米进行鉴别分析。结果表明,5组样本在全光谱波段下的FDA鉴别正确率在85%～88%之间,而在特征光谱下的FDA鉴别正确率均在98%以上,说明特征波长能较好地表征不同霉变等级的玉米。神经网络模型优于PLSR模型,其预测集相关系数和均方根误差分别为0.999 9、0.180 9。因此,可认为利用高光谱技术来检测不同霉变程度玉米中的黄曲霉毒素B_1含量是可行的。本研究结果为高光谱鉴别其他农产品提供了重要参考。 相似文献
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采用机器视觉与自适应卷积神经网络检测花生仁品质 总被引：8，自引：8，他引：0
该文以花生质量自动化检测为研究目标,提出了一种基于机器视觉与自适应卷积神经网络的花生质量检测方法。构建花生图像数据库用于识别花生的常见缺陷,包括霉变、破碎、干瘪等;然后建立卷积神经网络自动提取花生图像特征。为避免深层网络训练时间过长,分别将二次函数与正态分布模型引入网络损失中,同时从网络的损失与权值2方面提出自适应学习率,并分别结合梯度下降与梯度上升法更新网络。为提高模型的泛化能力,引进迁移学习算法,分别在网络的特征层与分类层后加入领域自适应,实现跨领域与跨任务的检测。试验结果表明,该方法对花生常见缺陷的平均识别率达99.7%,与传统的深度网络相比实现了更高的收敛速度与识别精度。 相似文献
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基于病斑形状和神经网络的黄瓜病害识别 总被引：11，自引：9，他引：2
为了研究基于图像处理的黄瓜病害识别方法,试验中采集了黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片进行图像研究。在黄瓜病斑的图像分割方面,尝试了边缘检测法和最大类间方差法进行图像处理。边缘检测法提取出来的病态部位轮廓不是很完整,而利用最大类间方差法的图像分割效果较好。试验中提取了10个形状特征,选取黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片的各50个样本,其中每个病害的前30个样本,共计60个样本作为训练样本输入神经网络,对2种黄瓜病害叶片的后20个样本,共计40个样本进行测试,正确识别率达到了100%,说明通过病斑形状和神经网络进行黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病的识别是可行的。 相似文献
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基于机器视觉的大豆籽粒精选技术 总被引：7，自引：4，他引：3
为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634 共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理3方面的特征参数15个。采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98%。试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示：该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3%、93.4%、92.2%、95.9%,筛选效率达到每分钟300粒,将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的。 相似文献
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玉米定向播种,要求籽粒形状扁平、具有方向性。为了减少玉米粒精选的工作量,该文以玉米种穗为对象,研究适合定向播种的玉米种穗图像精选方法。设计玉米种穗精选传输装置,实现了对玉米种穗的动态图像采集和精选。根据种穗的外形特征判断小种穗;利用R+G-2B方法加强黄色籽粒区域,根据黄色籽粒区域与整个种穗的面积比判断缺粒及霉变种穗;利用种穗图像的横向和纵向像素值累计分布特征,追踪中间穗行的籽粒轮廓,并通过其端面矩形度,判断籽粒合格的种穗。随机抽检50个种穗样本,结果表明:外形特征的检测准确率为100%,缺粒及霉变的检测准确率为96%,穗上籽粒端面矩形度的检测准确率为98%,总体检测准确率为94%。该文为定向播种用玉米籽粒精选前期的种穗精选提供了一种图像识别方法。 相似文献
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基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法及应用 总被引：8，自引：5，他引：3
针对现有色选设备在花生颗粒筛选过程中处理速度慢、准确率低的缺点,提出基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法。以完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的分类为例,构建花生图像库;搭造卷积神经网络,提取花生图像特征;为提高分类准确率和实时性,从训练集构成、减小过拟合、加快训练收敛速度、简化网络结构等几方面对卷积神经网络进行优化;最终利用含2个卷积层、2个池化层、2个全连接层的3层神经网络实现了上述3类花生的分类。试验结果表明：该方法对花生分类的准确率达到98.18%,平均检测一幅单粒花生图像的时间为18 ms,与现有色选设备相比有效提高了色选设备筛选的准确率和实时性。 相似文献
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基于同心轴圆筒式电容传感器的花生仁水分无损检测技术 总被引：3，自引：2，他引：1
为了实现花生仁含水率的快速准确检测,设计了以MSP430单片机为控制芯片的花生仁含水率检测仪,利用圆筒式电容传感器、温度传感器和称质量传感器分别检测花生仁的电容、温度和容积密度,通过信号检测调理电路进行测量信号电容到频率的转换,单片机进行数据处理后计算出花生仁含水率,在液晶屏上显示检测结果,并将检测数据存储到内存卡中。进一步研究了含水率、温度和容积密度对频率的影响规律,建立了描述含水率与差频、温度的数学模型,并验证了基于电容法检测花生含水率的可行性和模型的可靠性。试验表明,在含水率6.4%~18.2%、温度10~40℃范围内,该检测仪的测量相对误差绝对值小于0.5%。该研究为快速无损检测花生仁含水率提供了参考。 相似文献
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基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别 总被引：7，自引：4，他引：3
针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题，该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作，对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理，得到花生荚果等级图像数据集；对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能；通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进，用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置，设计了4种不同的识别训练模型；对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验，研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明，在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少；基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数，合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力；改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少，缩减了220 s训练时间，模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型（Penut_AlexNet model，PA模型）对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%，该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率，也可为其他农产品精确分级提供参考。 相似文献
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基于机器视觉的板栗分级检测方法 总被引：7，自引：5，他引：2
为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了板栗分级模型。试验结果表明,在图像信息主成分因子数为3,中间层节点数为12时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了91.67%。研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷板栗分级检测方法是可行的。 相似文献
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基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度，对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取，针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练，并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络，按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少，训练和识别的速度要快，大量的轮胎号字符样本识别试验表明，并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。 相似文献
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4HJL-2型花生联合收获机摘果机构的设计与试验 总被引：5，自引：5，他引：0
为适应4HJL-2型花生联合收获机摘果作业的要求,该文设计了一种螺旋圆弧面板式摘果机构,并对该4HJL-2型花生联合收获机中螺旋圆弧面板式摘果机构进行研究,通过试验建立了摘果机构参数与各试验指标之间的数学模型,并进行了动平衡和田间试验。结果表明,该螺旋圆弧面板式摘果机构可以对花生进行有效摘果,在最优工作参数：摘果搅龙长度168 cm、转速595 r/min、面板宽度47 cm时摘果率99.25%,破碎率0.234%,生产效率1 098.21 kg/h,均符合花生摘果机行业标准（NY/T 993-2006）,满足实际生产要求。研究结果可为花生联合收获机的开发研究提供参考。 相似文献