【摘 要】
：
为实现对金丝皇菊的快速无损等级评估，本文应用机器视觉技术对5个等级的金丝皇菊进行智能分级。首先根据金丝皇菊的品质特性设计分级装置，并根据金丝皇菊的颜色、形状、完整度等特征设置不同的分级标准；其次运用图像灰度化、图像去噪、图像增强技术完成金丝皇菊图像预处理；再次采用加色法混色模型(Red Green Blue， RGB)完成金丝皇菊颜色特征提取与识别，并通过图像分割和边缘检测技术完成对金丝皇菊图像完
论文部分内容阅读
为实现对金丝皇菊的快速无损等级评估，本文应用机器视觉技术对5个等级的金丝皇菊进行智能分级。首先根据金丝皇菊的品质特性设计分级装置，并根据金丝皇菊的颜色、形状、完整度等特征设置不同的分级标准；其次运用图像灰度化、图像去噪、图像增强技术完成金丝皇菊图像预处理；再次采用加色法混色模型(Red Green Blue， RGB)完成金丝皇菊颜色特征提取与识别，并通过图像分割和边缘检测技术完成对金丝皇菊图像完整度的判断及花径的计算，得出金丝皇菊的预测等级；最后基于Microsoft Visual Studio
其他文献
针对水下图像存在的颜色失真、对比度低及图像模糊等现象，提出一种结合导向滤波与自适应算子的水下增强算法。首先根据水体对光线吸收的差异，对水下图像的三通道进行自适应算子颜色补偿，融合三通道，得到颜色补偿后的水下图像，有效提升水下图像色彩真实性；再将水下图像放入导向滤波改进的Retinex模型中，有效去除水下图像产生的模糊现象；最后分别计算增强后水下图像的三种权重，根据三种权重进行多尺度融合，获得最终增
植物叶功能性状能反映植物对不同环境的响应及适应策略。以福建省福州市平潭海坛岛、大练岛、大怀屿的滨柃（Eurya emarginata）为研究对象，通过测定滨柃16项叶功能性状及14项环境因子，分析了环境因子对滨柃叶功能性状的影响。结果表明：（1）滨柃叶功能性状变异系数介于2.26%～25.78%，其中叶体积（LV）变异程度最大（25.78%），叶含水量（LWC）变异程度最小（2.26%）。不同海岛
实蝇科昆虫很多种类是世界性的重要检疫性有害生物。实蝇的快速准确识别对于保护国门生物安全、促进我国农产品出口具有重要意义。本研究建立了一种基于深度学习的实蝇图像智能识别方法,针对实蝇科昆虫的翅图像特征,以桔小实蝇、南瓜实蝇、瓜实蝇、具条实蝇4种实蝇(每种250头共1 000头)为例,通过标本制作与图像采集、图像预处理、创建数据集训练物体检测模型等模块不断调整优化实现对实蝇图像的自动识别。结果表明在图
中耳炎是常见的耳科疾病之一，其准确诊断能够预防传导性听力损伤的恶化，以及避免抗生素的过度使用。目前中耳炎诊断主要由医生依据耳镜设备反馈的图像进行目视检查。因耳镜设备图片拍摄质量及医生诊断经验的影响，该主观检查存在较大的误诊率。针对该问题，本文提出采用快速区域卷积神经网络对临床采集的数字耳镜影像进行分析。首先，通过图像数据增强和预处理，扩充了临床耳镜数据集样本数量。然后，根据耳镜图片特征针对性地筛选
运动模糊图像的点扩散函数（PSF）求解是决定复原图像质量的关键。针对现有运动模糊图像的PSF参数估计方法中存在的估计误差大、有效估计范围有限等问题，通过分析问题成因及频谱图像特征，提出一种改进的PSF参数估计方法：通过图像增强处理和形态学变换去除频谱图像中的十字亮线和噪点干扰，获取形态合适的条纹图像以供Radon变换检测。利用二值频谱图像条纹特征自适应控制形态学运算精度以保证算法效率和鲁棒性。对条
为了揭示秸秆全量还田条件下不同轮耕模式对吉林省西部旱作玉米田土壤团聚体稳定性和玉米产量的影响，于2017—2019年开展旋耕/旋耕/旋耕（T1）、翻耕/旋耕/旋耕（T2）、翻耕/免耕/免耕（T3）和翻耕/旋耕/免耕（T4）轮耕试验。测定和分析了4个处理土壤团聚体含量、稳定性及有机质含量和玉米产量。结果表明：⑴干筛下，土壤力稳性团聚体含量（R_(>0.25)）、平均重量直径（MWD）、几何平均直径（
人脸表情识别的网络模型通常采用残差网络ResNet或者VGG网络。由于上述模型存在参数量冗余、计算成本高、特征表达瓶颈等问题，为解决这些问题，提出了一种基于改进轻量级秩扩展（ReXNet）网络的人脸表情识别方法。具体方法是：首先构建改进的ReXNet网络，可在参数量少的情况下消除特征表达瓶颈问题，增强表情局部关注，有助于提升模型对人脸表情的识别性能；同时为了增强对面部表情的关注，改进模型中融合坐标
为了提高小样本条件下光伏电池片热斑分类模型的特征提取能力，该文提出一种基于迁移学习的注意力胶囊网络。该网络不同于传统胶囊网络单一卷积层的特征提取，它是利用迁移学习的方法通过VGG-19网络和注意力机制进行特征提取，得到关键数据特征。然后构造向量神经元输入胶囊网络，利用动态路由算法，得到用以分类的数字胶囊层，实现光伏电池片的分类。实验结果表明，当样本数量较小时，该网络对电池片红外图像的识别准确率分别
通过分析不同施肥处理下0～1 m土壤氮素含量、垂直分布特征及水稻氮肥利用率,筛选出适宜当地农业生产及环境友好的秸秆还田条件下的氮磷配施方案。研究结果表明,增施氮肥加大硝态氮的淋溶,导致硝态氮在深层土壤大量累积,土壤全氮储量也有所增加。适当增施磷肥能促进水稻对深层土壤硝态氮的吸收进而减少深层土壤硝态氮的质量比,降低土壤全氮储量。高氮高磷条件下土壤氮素积累显著增加,N2P3处理下土壤氮素储量为12.6
基于卷积神经网络的交通标志检测算法在对现实中复杂的交通场景图像进行交通标志检测时，难以同时解决定位和分类这两个任务，并且相关算法所使用的公开数据集提供的图像和交通标志的种类不能满足现实交通场景中遇到的情况。为了解决以上问题，建立了一个新的道路交通标志数据集，并且在YOLOv4算法的基础上针对现实交通场景图像的复杂性和图像中交通标志尺寸差异较大的特点，设计了多尺寸特征提取模块和增强特征融合模块来改进