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基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测 总被引：1，自引：0，他引：1
通过计算机视觉系统获取鸭蛋表面的图像,利用颜色特征参数和灰度阈值方法对图像进行分割.提取分割后的裂纹区域和噪声区域的6个几何特征参数,对图像进行识别,裂纹识别率为93.392%,噪声识别率为93.602%. 相似文献
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通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络从彩色分割图像中提取颜色特征参数和纹理特征参数.根据提取的组合特征参数,利用学习向量量化神经网络进行小麦病害分类识别.结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达到95％以上. 相似文献
3.
针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目标提取及种子图像中形态和颜色特征的提取方法,分析了各形态特征参数的相关性,筛选出了能精确反映黄顶菊种子几何特征的参数,验证了各特征参数提取方法的有效性,为后期的种子自动识别提供了依据。 相似文献
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利用图像颜色特征,首先分割小麦种子图像进而确定小麦种子轮廓矩,根据其轮廓距确定小麦种子质心坐标,然后根据小麦胚芽鞘图像颜色特征对胚芽鞘图像进行分割、获取小麦胚芽鞘图像,其次利用Zhang-Suen并行快速细化算法对小麦胚芽鞘进行细化获取胚芽鞘骨骼线,进而获取骨骼线图像(单像素)上所有点对胚芽鞘骨骼线进行多段直线曲线近似,最后根据小麦种子轮廓质心坐标、胚芽鞘骨骼线近似曲线和切割距离(给定)确定胚芽鞘的姿态和对小麦胚芽鞘切割点位置进行定位。通过对小麦胚芽鞘30幅图片进行图像处理验证。结果表明,该方法能完整地提取小麦种子和胚芽鞘图像、小麦胚芽鞘姿态及位置信息。基于图像颜色特征的小麦胚芽鞘识别及定位方法,为小麦胚芽鞘的识别与分析提供了准确、快捷、可视的技术手段,对于构建胚芽鞘智能识别、定位的视觉系统及自动化切割装置的研究意义重大。 相似文献
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基于视觉注意模型的苗期油菜田间杂草检测 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了基于视觉注意模型的苗期油菜/杂草图像检测方法。针对苗期油菜大田环境,获取油菜/杂草RGB原始图像。根据原始图像颜色分布特点改进Itti模型,生成系列特征显著图,结合区域生长算法分割出感兴趣区域。针对该区域提取形状和纹理特征参数作为支持向量机输入量,判别出所有油菜区域,最后融合原始图像和油菜区域获取最终株间杂草区域。结果表明:与局部迭代阈值法和最大类间方差法相比,本研究提出的图像分割方法更优,正确分割目标概率、错误分割目标概率及漏分割目标概率分别为92.46%、3.26%及7.54%;针对形状、纹理、综合特征及精选特征四类特征参数集,径向基-支持向量机的识别率分别为96.00%、94.29%、100.00%及96.00%。 相似文献
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为了实现计算机视觉对竹块的自动识别与颜色分类,研究了竹块图像的颜色特征、颜色分类方法。首先,将原始图像由RGB空间转换为HSI空间,用OTSU法确定阈值对原图灰度图像分割背景,用radon变换倾斜校正,提取竹块颜色判定有效区域,并计算其HSI的均值和标准偏差,作为特征参数输入BP网络进行训练。结果表明,该方法简捷有效,人工神经网络与人工分级的平均一致度为94.5%。 相似文献
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2010年郑州地区小麦黑胚率及黑胚粒发芽特性 总被引：1，自引：1，他引：0
对2010年郑州地区收获的257份小麦品种(系)进行了黑胚率统计,并以发病较重的周麦18和漯麦4-168两个品种为材料,分析了黑胚病对种子发芽势、发芽率、发芽指数等发芽特性以及苗高、根长、单株质量等幼苗生长指标的影响。试验结果表明:257份小麦品种(系)的黑胚率介于0~54%,其中豫麦35号、百泉41等77个品种的黑胚率低于1%,济程2号的黑胚率最高,达到54%。70%的品种(系)黑胚率低于5%,80%的品种(系)病粒级别较低(0-2级),与往年比较,2010年郑州小麦黑胚率降低。周麦18黑胚率为18.0%,黑胚粒发芽势、发芽率、发芽指数、根长、苗高与单株质量均降低,其中0-1级与2-3级种子间差异极显著;漯麦4-168黑胚率为25.7%,病粒的发芽与幼苗生长指标也降低,但不同病级间的差异不显著。 相似文献
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豫北地区不同小麦品种穗发芽初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《农业科技通讯》2016,(11)
在小麦连续降雨后,通过调查分析不同小麦品种穗发芽程度,结果表明:在14个供试品种中,百农219、济麦22和百农207的正常种子比率较高,周麦18、淮麦33、华育116和周麦22的正常种子比率较低;百农219、济麦22、华育198和百农207的萌动种子比率较低,周麦22、淮麦33、矮抗58和华育116的萌动种子比率较高;百农207、济麦22、百农219和15-319的亚发芽种子比率较低;华育116、周麦18、西农979和周麦22的亚发芽种子比率较高。综合试验结果得出,百农219、济麦22和百农207的抗穗发芽能力突出。 相似文献
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为了鉴定优质高产强筋小麦品种济麦4号的适应性和品质变化规律,总结其品种适宜区域,为各地品种利用和布局提供参考和依据,济源市农业科学研究所于2009—2012年在河南省布点示范,对济麦4号进行多年多点鉴定,并对其品种适应性及品质进行分析研究。结果表明:济麦4号属于半冬性高产稳产型优质强筋小麦品种,综合抗逆性好,产量三因素协调发展,具有高产、稳产、广适等特点。济麦4号适宜推广区域为河南省(南部稻茬麦区除外)早中茬中高肥水地,豫西、豫西北地区,豫东北、中东部等适宜强筋麦种植区域为其重点推广区域。 相似文献
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为探究异源胚乳对小麦种子萌发、幼苗生长的影响,利用胚乳置换法,将小麦种子胚乳切割并进行同品种和不同品种间胚乳置换,比较考察小麦幼苗农艺性状与生长速率的变化。结果显示,与正常种子相比,胚乳切割并置换同品种或不同品种外源种子活性胚乳后,胚的萌发基本正常,幼苗生长较为迟缓;置换失活异源胚乳的种子虽能萌发,但幼苗生长滞后,长势明显较弱。在3叶期之后,置换异源活性胚乳的麦苗生长加快,生长速率同于或快于正常对照幼苗,且成熟期植株个体性状和产量与正常对照差异不显著。结果表明,小麦种子胚乳可以切割并进行不同品种间胚乳置换,置换后胚与胚乳间的物质流动和幼苗生长速率减缓,但并未受到明显抑制。 相似文献
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基于改进BP网络的小麦品种识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高小麦品种的识别准确率,以河北农业大学选育的6个小麦品种为研究对象,对小麦籽粒图像进行中值滤波阈值分割等方法预处理后,对形态、颜色、纹理3个方面进行特征提取。其次利用BP神经网络对单个品种的小麦进行识别,然后结合主成分分析(PCA)法降维研究一次性识别多类小麦品种,最后为避免神经网络的局限性,利用PSO算法优化网络权值参数。结果表明:BP网络对单个小麦品种具有非常好的识别效果,其中河农7069品种的识别准确率达100%;结合PCA法降维后小麦品种平均的识别准确率为91.582%;利用PSO算法优化网络后识别准确率增加至94.3%,达到了更好的识别分类效果。 相似文献
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自然光照条件下苹果识别方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自然光照条件下果园苹果识别效果不佳的问题,从苹果的颜色分割和形状提取2方面进行对比研究,提出一种自然光照条件下的苹果识别方法。利用错检率、漏检率和处理速度3个量化指标综合对比分析颜色阈值、SVM和BPNN 3种苹果颜色分割方法的处理效果。比较6种边缘检测算法对苹果区域图像的边缘检测效果,并使用Hough圆检测算法对苹果形状进行提取,以获得苹果的圆心和半径。试验结果表明:由BPNN的苹果颜色分割方法以及结合Log和Hough的苹果形状提取方法所构建的果实识别算法具有较高的鲁棒性和准确性,能有效克服果实遮挡、重叠和颜色变异等问题,果实平均识别率可达91.6%。 相似文献
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马铃薯芽眼图像的分割与定位方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探索种薯自动化切种过程,填补关于马铃薯芽眼识别的研究空白,提出一种基于机器视觉技术的芽眼识别方法:从摄像头采集到马铃薯图像后进行计算机图像处理,从彩色空间中利用欧式距离直接分割芽眼区域,在灰度空间中对图像进行中值滤波后利用模糊技术对图像进行增强,之后利用动态阈值分割法分割芽眼区域,结合两个空间的分割结果后利用数学形态学处理方法标记出芽眼。结果显示:在彩色空间中,芽眼识别准确率为62%;在灰度空间中,识别率达到89%。将二者有机结合后,获得了96%的识别准确率。该方法识别成功率高,鲁棒性强,且芽眼区域标记完整,可为种薯切种自动化奠定基础。 相似文献
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[目的]介绍一种根据小麦病害图像的颜色特征进行病害识别的方法。[方法]首先对小麦叶部图像进行预处理,利用小波变换进行病害部位增强和去噪;然后基于病害部位的非绿特征进行图像分割,得到只包含病害像素的图像;对病害图像颜色进行统计,得到R、G、B分量的均值,并用相对于绿色分量的均值比作为颜色特征值;最后通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围,利用颜色特征值对未知样本进行病害识别。[结果]采用该方法对小麦叶锈病、条锈病、白粉病进行识别,平均准确率达到98%。[结论]为小麦病害的诊断与诊治提供了理论依据。 相似文献
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【目的】通过对1.2%EMS（甲基磺酸乙酯）处理的济麦20、济麦22诱变群体M3单株种子理化特性的分析,为小麦淀粉品质改良提供理论和材料基础。【方法】分别利用快速粘度仪（RVA）、近红外分析仪、耐高温α-淀粉酶法对淀粉糊化特性、总淀粉、直链淀粉和抗性淀粉含量进行测定分析。【结果】济麦20、济麦22诱变材料糊化粘变异度系数分别在12.25%~25.48%和30.92%~40.61%之间;济麦22诱变材料直链淀粉平均含量低于未诱变材料,而济麦20的相差不大;济麦22诱变材料抗性淀粉平均含量明显高于济麦20。【结论】两个小麦品种诱变材料糊化粘度变异程度、变化趋势均不同,可形成不同品质、不同功能的淀粉材料。 相似文献
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[目的]调查广西3个木薯品种（系）果实、种子和胚的发育情况,进行幼胚离体培养,为广西木薯杂交育种提供参考.[方法]开花期采用开放式自然杂交进行授粉,11月采集3个木薯品种（系）果实约200粒,对果实、种子和胚等相关性状进行分类和测定,并进行相关性分析;通过对幼胚进行胚成熟培养、成苗培养、增殖培养和生根培养,获得幼胚再生植株,计算胚成熟率、成苗率及移栽存活率.[结果]在木薯果实趋于成熟时采收获处于不同发育时期的果实类型中,根据发育阶段可将种皮颜色分为黑色（A）、棕色（B）、棕黄两色（C）、黄色顶端带黑点（D）、黄色（E）和白色（F）6种;各发育阶段单果平均种子数均小于3粒.当3个木薯品种（系）种皮颜色为A、B、C型时,果实较重、直径较长,胚发育较好,平均胚长分别为6.53～8.40、7.31～8.28、4.50～7.10 mm.除NZ199的A、B型外,3个品种（系）胚长均随种皮颜色加深而变长,表现为：A＞B＞C＞D＞E＞F,胚长变化范围为0～10.66mm.可见胚率总体表现为：NZ199＞SC5＞J393;SC5和NZ199种皮为棕黄色时可见胚率最高,分别为66.7％和94.2％;至棕色时可见胚率分别降低至61.9％和80.6％;至黑色时SC5可见胚率降低至59.9％,NZ199则升高至85.2％;J393在种皮为黄色顶端带黑点时可见胚率为50.1％,至棕黄色、棕色时可见胚率分别降至48.8％和41.0％,以黑色种皮的可见胚率最高,为68.2％.3个木薯品种（系）果实重量与果实直径、可见胚率呈极显著正相关,胚长与果实重量、果实直径呈显著正相关.幼胚离体培养胚成熟率为89.3％,成苗率为62.7％,移栽存活率为71.9％.[结论]3个木薯品种（系）同一果实内或相同发育阶段的不同种子内胚发育不一致;通过木薯果实的重量和直径可初步判断胚的大小;宜选择种皮颜色为棕黄色或黄色顶端带黑点的种子进行幼胚离体培养. 相似文献
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【目的】通过对1.2% EMS（甲基磺酸乙酯）处理的济麦20、济麦22诱变群体M3单株种子理化特性的分析,为小麦淀粉品质改良提供理论和材料基础。【方法】分别利用快速粘度仪（RVA）、近红外分析仪、耐高温α-淀粉酶法对淀粉糊化特性、总淀粉、直链淀粉和抗性淀粉含量进行测定分析。【结果】济麦20、济麦22诱变材料糊化粘变异度系数分别在12.25%~25.48%和30.92%~40.61%之间;济麦22诱变材料直链淀粉平均含量低于未诱变材料,而济麦20的相差不大;济麦22诱变材料抗性淀粉平均含量明显高于济麦20。【结论】两个小麦品种诱变材料糊化粘度变异程度、变化趋势均不同,可形成不同品质、不同功能的淀粉材料。 相似文献
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应用计算机视觉技术理论,通过图像处理获取正常、微裂、裂颖3种杂交水稻种子的特征,并根据这些特征设计神经网络进行杂交水稻裂颖种子识别。结果表明,该方法能准确识别正常、微裂、裂颖的种子,识别率达到96%、85%、95%。 相似文献