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玉米植株高度的检测对于玉米生长期间的营养调控有着非常重要的意义,玉米植株高度也是玉米种植密度的重要参数,更是玉米产量的影响因素之一。大范围地种植玉米,在玉米植株长势的整体控制上就会存在空白区,而引用计算机视觉技术可以全面、快速地检测玉米植株高度,提高检测数据的正确率,减轻测量工作需要的劳动强度和缩短测量时间。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米植株高度,利用事先安装在田间的带有红外照明的摄像头采集白天和夜晚的玉米植株图像,通过图像分割、边缘轮廓计算、图像增强等方法处理图像后,测得玉米植株白天和夜晚两个时间段的高度,分析出植株的生长情况,控制其长势。研究结果表明:相较于人眼粗略的判断或是人工采用直尺测量,利用计算机视觉技术来测量玉米植株高度,可以大范围测量,且测量的速度快、测量结果误差小,最大程度地降低了人工的投入。 相似文献
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苹果在水果消耗中占有较大份额,对其进行分级销售可提高经济效益。在以往的苹果分级中,大都采用人工方法进行,只考虑大小、色泽方面的影响,导致分级精度低和人工消耗大。计算机系统现今已被广泛应用在精细农业中,如水果和蔬菜的自动收获及农产品的分级。为此,利用计算机视觉系统采集提取苹果图像,采用边缘检测、图像改善、图像二值化等图像数据处理方法对采集的图像前处理,设定等级区分参数,再依据特征参数对苹果进行自动分级。采用机器视觉进行苹果等级分离,提高了苹果分级的正确率,节省了劳动力,可以广泛地推广应用。 相似文献
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