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搜索结果: 1-9 共查到农业工程 machine vision相关记录9条 . 查询时间(0.064 秒)
为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,引入机器视觉技术识别甘蔗茎节。以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板,和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图;将合成图划分为64个列块区域,提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标,再用支持向量机分类识别茎节与节间列块,得到茎节与节间的平均识别率为93.359%;对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析,得到茎...
以面积和宽长比作为稻种类型的特征参数,建立了稻种类型数据库;以等价矩形长、宽的差值最小为标准,进行了未知稻种类型的判断;以扫描线上黑白像素的变化次数和扫描线数来判断稻种的破裂;以不同阈值提取的稻种面积差来判断稻种是否霉变。选取丰源优299等10种稻种进行实验,分别进行了种子类型判断、工位有无种子判断、几何参数判断以及发霉与破损情况判断,检测正确率分别为100%、91.4%、88.9%和76.8%。
研究了破损棉种的机器视觉识别方法,采用均值、方差、均方比等统计特性参数,计算棉种边界破损参数。通过实验确定均方比分类阈值为0.58,将棉种分为破损棉种和正常棉种。选取正常棉种330粒、破损棉种110粒,利用该检测系统进行检测,其识别精度达93%。
提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法。首先使用Lab模型对苹果图像进行分割,然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域。接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割。这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果。实验表明,此算法对邻接苹果识别...
简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统。提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真。仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪。当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车...
针对联合收获机视觉导航系统中的视觉测障,提出了一种基于单目彩色图像分割测障与立体视觉特征匹配测障相结合的测障方法:利用H、S颜色分量对单目图像实施固定阈值分割并二值化,获得潜在障碍物的位置及区域;采用尺度空间不变(SIFT)算法获取潜在障碍物区域特征;采用近似最近邻分类算法(ANN)进行快速特征匹配,获得潜在障碍物的世界坐标,由此进一步确认障碍物以及障碍物与车辆之间的距离。提出了提高算法效率的措施...
提出了利用色差R—G和色差比(R—G)/(G—B)相结合的苹果识别方法。在顺光、逆光等不同情况下对拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行消除噪声、区域填充等预处理,获得苹果的轮廓图像。针对轮廓图像,采用遗传算法进行形状特征提取。采取多次运行遗传算法,并依次转换目标轮廓点为背景点的方法,处理果实图像邻接、重叠问题。实验结果表明:苹果识别方法在一定程度上消除了阴影、逆光、土壤等影响,识别率达9...
提出了一种基于机器视觉的、适用于林间行走机器人导航的路径生成算法,即采用扫描图像获得视野两边的树干底部与地面的交界点,计算得到交点中心的一系列离散点簇,通过最小二乘法拟合该中点生成导航直线的算法。Matlab仿真结果表明:该算法可有效地处理多种林间复杂环境,符合人眼视觉所识别的导航线,在图像批量处理时具有较高的可靠性和稳定性。
以地垄栽培模式下的草莓为作业对象,针对草莓果实娇嫩易损的特点,采用直接撷取果柄的采摘方案,提出了一种图像处理与激光辅助测距相结合的草莓采摘位置自动定位方法。采用镜像匹配法计算草莓果轴的平面位置信息,进而在扇形激光束的辅助下,利用几何光学计算采摘位置在深度方向的距离。对自然环境下生长的长圆锥型草莓进行了试验,结果表明,对于机器人锁定采摘位置所需的导航数据,该方法的平均计算时间为381ms,测距最大误...

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