国家级大学生创新创业训练计划(2013107570015)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 相关作者：肖爱玲潘斌黄新成更多>>
- 相关机构：塔里木大学更多>>
- 发文基金：国家级大学生创新创业训练计划塔里木大学校长基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于标记的极半径极值红枣形状识别方法被引量：5
- 2015年
- 形状是分级的最重要参数之一,本文采用标记法对红枣形状进行了识别。通过图像预处理获取红枣二值图像,通过边界追踪获取目标边界笛卡尔坐标,并将其转化为极坐标,对目标图像进行缩放旋转使均值圆成为基线,切割的4部分边界曲线能完整表达。对边界曲线进行多项式拟合,获取极值点坐标,将其映射回被拟合曲线上,获取对应极值点坐标。若两极小极半径差值大于阈值,则红枣畸形;若两极大极半径附近区域极半径过渡平缓,判红枣为规整,否则为较规整。取53粒红枣进行检测,其中16粒畸形,17粒较规整,20粒规整。检测结果表明:畸形枣识别准确率达100%,较规整枣的识别准确率94%,规整枣识别准确率95%,可基本满足红枣分级系统精度的要求。
- 肖爱玲潘斌
- 关键词：红枣
- 基于形态学参数的红枣品种识别被引量：1
- 2015年
- 品种自动识别是红枣施药、采摘及分类分级等自动化作业的重要环节。为了探索骏枣、灰枣和冬枣3个新疆主栽品种机器自动识别的可行性,采集3个红枣品种的数字图像,以圆形度、矩形度、长宽比、半径比、Haralick比、类细度比例、面积与边界到形心平均距离平方比和紧凑度8个形态学参数作为品种特征值对红枣品种进行识别。随机取骏枣、哈密大枣、灰枣各35粒进行试验,统计分析各品种的8种形态学参数。试验结果表明:面积与边界到形心平均距离平方比可以最有效识别冬枣,骏枣及灰枣还需借助其它类型参数进行识别。
- 肖爱玲潘斌
- 关键词：机器视觉红枣
- 基于彩色分量的骏枣病虫害检测方法被引量：4
- 2014年
- 病虫害是骏枣缺陷检测的一项重要内容,易受表面皱褶影响而不易识别,为此提出了一种基于彩色分量和图像形态学的骏枣病虫害检测方法。首先获取病虫害枣各彩色空间图像,在各彩色空间截取正常区域图像1幅、病虫害区域图像4幅,统计图像各彩色分量的灰度均值、灰度变换范围及标准差,计算骏枣正常区域与病虫害区域的灰度均值之差,进行彩色分量筛选,结果为RGB的R分量、CMY的C分量、I1I2I3的I2分量、HSV的S分量和V分量。采用自适应阈值法和图像形态学方法,分割出完整的病虫害。取84粒骏枣样本试验,其中病虫害枣61粒,无病虫害枣23粒,检测结果为:CMY的C分量最优,病虫害识别准确率98%,误判率0。试验证明,该方法基本满足骏枣分级精度的要求。
- 肖爱玲黄新成
- 关键词：骏枣病虫害
