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机器视觉在农业中的应用研究进展(行业资料).doc

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机器视觉在农业中的应用研究进展(行业资料) 文档信息 : 文档作为关于“行业资料”中“毕业资料”的参考范文,为解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容素材摘取等相关工作提供支持。正文6818字,doc格式,可编辑。质优实惠,欢迎下载! 目录 TOC \o 1-9 \h \z \u 目录 1 正文 1 文1:机器视觉在农业中的应用研究进展 2 1机器视觉 2 2机器视觉在农业上的应用 2 2.1机器视觉在农业分级检测上的应用 3 2.2机器视觉在农产品自动采摘上的应用 4 2.3机器视觉在农业设备定位导航上的应用 5 2.4机器视觉在农作物生长过程监控中的应用 6 3存在的问题及展望 6 文2:机器视觉在物流配送自动化仿真系统中的应用 8 1机器视觉系统构成和工作原理 9 1.1机器视觉系统构成 9 1.2工作原理 9 2在物流配送自动化仿真系统中的应用 10 2.1在条形码识别工位的应用 10 2.1.1硬件结构与选型 11 2.1.2软件工作过程及功能 11 参考文摘引言: 12 原创性声明(模板) 12 正文 机器视觉在农业中的应用研究进展(行业资料) 文1:机器视觉在农业中的应用研究进展 0引言 随着计算机技术的快速发展,计算机图像处理技术不断进步,机器视觉技术广泛应用到农业生产中。在农业生产过程中,在对农产品或农作物进行外观判断和信息采集过程中,如品质检测、成熟度判断、作物生产状况等,运用机器视觉技术代替人工,降低了人的劳动强度,并实现农业生产现代化。对国内外研究进展及应用情况进行综述,总结了应用中存在的问题,并对该技术的发展前景和研究方向进行讨论。 1机器视觉 机器视觉系统是指通过机器视觉设备将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备运作。机器视觉典型结构包括五大块:照明、镜头、高速相机、图像采集卡和视觉处理器(图1-1) 2机器视觉在农业上的应用 机器视觉广泛应用于农业生产当中,在农产品质量分级、检测、农产品自动采摘系统、农田检测以及自动化机械的导航等方面均有技术突破。虽然机器视觉技术识别方面比人眼更准确,并具有非接触的特点,但由于农业生产环境的复杂多变,使得机器视觉在农业生产中的应用还不成熟。 图1-1机器视觉系统示意图 1-照明,2-高速相机和镜头,3-光源箱,4-被测物体,5-计算机 2.1机器视觉在农业分级检测上的应用 农产品分级和分类检测是目前机器视觉一个重要的研究方向。传统人工分选耗时耗力,且分选精度不高;特别是一些农产品外观特性对产品质量和经济效益影响较大,人的主观判断很容易改变该产品的分级等级。运用机器视觉对农产品进行分级分选,根据设定好的分级标准自动分级,避免了人为影响,还具有较高的处理效率。 机器视觉在农产品的质量分级、检测中,运用CCD摄像头采集图像信息,经过MATLAB软件处理,采用RGB、HIS等颜色模型变换,对特征分量进行大津展(Ostu)阈值法分割、中值滤波等方式提取图像边缘特性,并去除噪声,得到被测物体的数字图像特征。最后运用相关的图像算法,将数字图像特征转化为分级数字信号完成分级。 刘同海等[1]设计了一种复杂背景下猪体体尺测点坐标提取的算法,解决了机器视觉提取自然站立姿态下猪体体尺测点识别率低的问题。大连理工大学林艾光等[2]利用摄像头捕获扇贝图像,建立扇贝模型并识别大小。解决了采用筛子和分级机筛分,会损伤扇贝边缘,影响生长发育,人工分选效率低下的问题。李聪等、Whitelock等[3-4]通过提取形状和缺陷等特征对成熟苹果进行分级检测,但提取算法单一,不能提取多种缺陷,识别效果欠佳。王海青、方政、邢作常、胡发焕等[5-7]通过对农作物果实外形特点的研究,提取外观综合特征,利用matlab软件的函数变换,可以识别果实的大小和外观缺陷,效果可以满足实时环境下的分级检测。高新浩等[8]对数字图像采用小波分析方法,分析鲜食玉米图像的纹理特征,设计出一种分级方式,降低人工对玉米表皮的破损以及主观因素对产品质量检测的影响。 在农业生产中,机器视觉技术已经比较成熟地应用在农产品分选设备中;然而,在实际应用当中,一部分产品的质量标准是由质量、甜度等其他特征决定。在后续的研究过程中,应将其他特征对产品分级和检测的影响考虑进来。 2.2机器视觉在农产品自动采摘上的应用 农村劳动力匮乏,农业机器人取代人工进行采摘已经成为趋势,机器视觉的应用提高了农业机器人的采集的精度和效率。 刘志刚等[9]采用双目视觉相机、路标识别相机和声纳传感器三者
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