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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵延军 徐丽明
针对机械手摘除苹果果袋时的图像识别问题,提出了一种通过转换颜色空间的分割算法:将RGB颜色空间的图像转换到L*a*b*颜色空间,进行自适应阈值分割、去噪、面积提取等处理后,获得果袋分割后的图像,并计算出果袋的重心坐标。实验结果表明,当果袋遮挡面积不大于果袋总面积的25%时,重心坐标水平方向误差≤10.5 mm,垂直方向误差≤8.8 mm,满足机械手进行果袋摘除的定位要求。利用该方法进行果袋图像分割可解决光照强度对图像检测影响的问题。
[期刊] 水产学报
[作者]
林艾光 孙宝元 矢田贞美
在养殖虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)的生产过程中需要多次将其按大小分级。传统方法采用筛子和分级机筛分,会使扇贝受到振动、碰撞。振动影响扇贝生长发育,碰撞使扇贝边缘受到损伤,贝壳碎裂外套膜裸露在壳外,造成病贝、死贝,且机械筛分分级精度低,人工筛分劳动强度大、效率低。本文研究一种新的方法,利用机器视觉检测扇贝大小。通过摄像头获取扇贝图像、计算机对输入的图像进行预处理、图像分割、膨胀腐蚀,提取扇贝的面积等特征值,建立扇贝的几何模型、数学模型,确定面积与壳长的关系,进一步识别扇贝的大小。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,能够满足虾夷扇贝分级要求。摄像头与扇贝不接触,可以...
关键词：
机器视觉 虾夷扇贝 分级
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
邓海霞 刘友明 文友先 王树才
利用机器视觉技术对鸡蛋外形尺寸进行检测,采用区域标记法分割出单个图像区域,然后确定图像区域形心点,求出其长轴、短轴和面积。研究结果表明,软件预测的鸡蛋平面投影面积(像素)长轴和短轴与实测的蛋重、长轴和短轴的相关系数分别为0.92、0.91和0.84。
关键词：
鸡蛋 尺寸 面积 机器视觉 区域标记
[期刊] 中国农业科学
[作者]
曹乐平 温芝元 陈理渊
【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景,用色调H和饱和度S为输入,建立小波神经网络柑橘pH预测模型,无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明,预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%,pH±0.1精度内的正确识别率为80%,pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉检测其pH。但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响...
关键词：
柑橘 pH 小波神经网络 图像处理
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
赵晶 张付杰 冯帅辉 杨薇 王璐 李梦丽
设计搭建了基于机器视觉的小粒咖啡豆检测分级系统,系统由进料部、匀料筛分部、色选部、气动部、收料部以及电控箱组成。开发了基于OpenCV和visual studio的系统分析与控制软件,实现咖啡豆果径宽度和烘焙程度的检测分级。基于Blob分析方法对小粒咖啡生豆进行图像分割,利用最小外接矩形方法对果径宽度进行特征提取,采用HSV颜色空间模型提取小粒咖啡豆的颜色特征值,最终将小粒咖啡生豆分为5个等级,将烘焙程度分为浅度、中度、深度3个程度。系统运行验证试验结果表明,对小粒咖啡生豆的果径宽度检测的平均误差为1.275%,烘焙程度检测的准确率为88.9%。
关键词：
小粒咖啡豆 机器视觉 图像处理 检测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
胡发焕 董增文 匡以顺
针对脐橙自动分级检测中存在正确识别率偏低、实时性不强的问题，提出一种综合特征提取方法：在对图像颜色模型进行转换后，用Ｈ分量图像提取脐橙的大小特征；Ｓ分量图像通过背景分割、边缘灰度补偿、整体亮度变换后提取脐橙的果面缺陷特征；采用Ｒ、Ｇ、Ｒ－Ｇ３个分量的均值和标准差提取脐橙的颜色特征。以脐橙的大小特征、果面缺陷特征和颜色特征为支持向量机（ＳｕｐｐｏＲｔ ｖｅｃｔｏＲ ｍａｃＨｉｎｅ，Ｓｖｍ）的试验输入向量，进行脐橙分级检测试验，以实现提高脐橙自动分级正确识别率和增强实时。试验结果表明：该Ｓｖｍ分类器对脐橙分级的正确识别率为９１．５％，处理时间为１６０ｍＳ，适合于实时环境下的分级检测。
关键词：
机器视觉 亮度补偿 支持向量机 脐橙
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
程莹 许亚男 侯浩楠 宁翠玲 杨成民 董学会 曹海(衣录) 孙群
为探究机器视觉技术用于小粒中药材种子净度快速检测的可行性，以黄芩、桔梗、黄芪、紫苏和柴胡5种常见小粒中药材种子为材料，使用扫描仪获取净种子、其他植物种子和所含杂质的图像，采用种子自动化分析系统（PhenoSeed）批量提取种子、其他植物种子及所含杂质的颜色、尺寸及纹理信息，通过相关性分析和主成分分析进行特征变量的筛选，采用多层感知器（MLP）和二元逻辑回归（BLR）建立上述5种中药材种子净度快速检测模型。结果表明，净种子、其他植物种子及所含杂质在物理指标方面存在显著差异，针对不同种子，采用不同指标建立的MLP净度模型的训练集和测试集准确率均在96.0%以上，该模型在不同中药材种子上的稳定性均优于BLR模型；以特征指标建立的模型稳定性优于全部指标的建模效果，运用特征变量建立的MLP模型对不同净度梯度（75.0%～100.0%）的混合样本进行预测，回归曲线的决定系数均达到0.99以上。采用机器视觉技术获取种子、其他植物种子及所含杂质颜色、尺寸和纹理等信息，以特征指标建立MLP模型可用于小粒中药材种子的净度快速检测。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
丁毓峰 刘铮儒 胡雷
目前温控器PCB的产品检测大多采用人工检测或者开发定制测试实验台的方式进行,存在检测效率低、实验台通用性低等缺点,针对该问题,提出了开发双温温控器PCB故障检测实验台的方案。在研究温控器PCB故障检测的实验原理和基于机器视觉检测温控器数码管的技术方案基础上,设计了温控器PCB故障检测实验台。设计了7组温控器PCB常见的故障模式,并使用温控器PCB检测实验台及故障诊断方法对带有预设焊接故障的温控器PCB进行检测,实验结果表明,该文提出的基于机器视觉和FMEA的温控器PCB故障诊断方法可行,温控器PCB功能检测实验台设计合理。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
史龙飞 宋朝鹏 贺帆 段史江 王涛 王梅 宫锦 宫长荣
为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值(色调、饱和度、亮度)和5个纹理特征值(角二阶矩、相关度、熵、对比度、逆差距)进行优化,利用BP神经网络建立烟叶成熟度检测模型。结果表明,采用前4个主成分可综合反映3个颜色特征值和5个纹理特征值的分级信息,实现了参数的优化;在图像信息主成分因子数为4,中间节点数为16时,该识别模型最佳,模型平均识别率为93.67%,表明基于机器视觉技术对烤烟鲜烟叶成熟度的检测是可行的。
关键词：
烤烟 成熟度 机器视觉 BP神经网络
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王保成 袁昊 韩峰 王超 李佳恒
针对现有目标检测器存在的推理延迟、不稳定和高计算成本等问题，提出一种基于深度学习理论的创新算法RT-DETR(RT-DETR-L)，实现了对钢轨表面伤损的高效精细化检测。基于该算法设计的目标检测实验方案，去除了传统目标检测算法中的非极大值抑制（NMS）后处理步骤；引入了一个解耦单尺度内部交互和跨尺度融合的高效混合编码器；提出了一种Io U-aware初始化对象查询机制，并重新定义了目标函数。实验结果表明，该方案能有效提高算法在检测钢轨表面伤损时的准确率和召回率，在检测剥离掉块、疲劳裂纹、接头方面表现出色，准确率分别为95.1%、93.8%和99.5%，检测速度为8.62ms/帧，参数量仅为4.2M。该研究成果能够为钢轨养护维修提供一种准确高效的检测方案。
[期刊] 物流技术
[作者]
赵国芳
提出了一种基于计算机视觉的物流司机疲劳状态检测方法。对采集的物流司机图像进行增强处理,从而提高图像的分辨率,为物流司机疲劳状态检测提供基础。利用类模糊检测方法,根据清晰的物流司机图像,完成物流司机疲劳状态检测。实验结果表明,利用本文算法进行物流司机疲劳状态检测,能够极大的提高检测的准确性,克服了传统算法的弊端,取得了令人满意的结果。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
刘思伽 田有文 冯迪 张芳 崔博
苹果果实易发生病害，传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测，采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异，提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域，病害与果梗／花萼区域，正常与果梗／花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离Ｌ值，从而从全波段中选择了３个特征波段，分别为７００，７６５，９０４ｎｍ。对７００ｎｍ特征波段下的图像进行阈值分割，以此获得掩膜图像，并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将３个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合，作为ＢＰ神经网络的输．．．
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
朱琦 周德强 盛卫锋 左文娟 朱家豪
[目的]针对苹果无损检测过程中表面缺陷检测精度低的问题，提出一种基于DSCS-YOLO的苹果表面缺陷检测方法。[方法]首先为提高网络对表面缺陷细节特征的提取能力，设计了一种基于Dense模块以及SE模块的深浅特征选择模块DSCS(Deep and shallow feature selection module)，采用DSCS替换Backbone中的C3模块，在保留表面缺陷浅层信息的基础上强化对重要特征的学习，并起到削弱冗余特征的作用；针对由于Backbone与Neck部分输出信息过多导致的参数耦合问题，利用解耦头原理对Head层部分进行分层预测。同时采用ELU激活函数改进原有解耦头，简化了末端结构，使网络训练更加容易；最后针对表面缺陷标注困难的问题，采用Wise-IoU损失函数代替CIoU损失函数，为不同质量的标注提供非线性增益，实现网络的动态聚焦学习。[结果]试验结果表明，DSCS-YOLO对苹果表面缺陷检测的平均精度均值达到90.9%，相较于YOLOv3-tiny、YOLOv5s、YOLOX-s以及SSD分别提高了4.5%、1.9%、6.3%、16.3%。[结论]改进后的DSCS-YOLO提高了YOLOv5s算法的精度，实现了苹果表面缺陷的精准识别。
[期刊] 建筑经济
[作者]
戴军
采用机器视觉技术对木结构建筑进行检测，不仅可以克服人工检测效率低，且需较强专业性和经验问题，还可以节省检测成本，提高检测的实时化、自动化及智能化水平。本文阐述机器视觉的技术逻辑及其在木结构建筑检测中的应用逻辑，梳理总结该技术在木结构建筑表层损伤、结构变形等检测应用中的研究现状，提出该技术在检测应用中的不足，并对此类技术的检测应用前景进行展望。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
杨哲 卜子渝
目标检测是计算机视觉实践课程中重要的实验项目，尤其是小目标检测是该领域的难点。针对实验中常用的SSD模型存在的小目标检测能力不足等问题，提出采用特征图融合的方法改进特征金字塔的结构。在不改变特征图通道数的前提下，对底层特征图通过上采样和卷积操作，增强细节信息的表征能力，构成新的特征金字塔进行训练和预测。在VOC数据集上的测试结果表明：相较于SSD模型，改进模型对不同大小目标的检测精度都有提升，小目标的检测精度提升一倍以上，并且改善了SSD模型存在的漏检和误检问题。通过模型的优化和对比，加深了学生对目标检测原理的理解，提高了学生解决实际问题的能力，促进了计算机视觉实践课程的建设。
关键词：
计算机视觉 实验设计 目标检测 特征融合
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