国家自然科学基金(31201135)
- 作品数：10 被引量：145H指数：7
- 相关作者：熊俊涛邹湘军林桂潮彭红星何志良更多>>
- 相关机构：华南农业大学广东工程职业技术学院湖北民族大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目国家级星火计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学医药卫生轻工技术与工程更多>>
- 基于机器视觉的采后荔枝表皮微损伤实时检测被引量：12
- 2016年
- 利用机器视觉技术进行采后荔枝的品质检测与分级有重要意义。首先结合摄像机与荧光光谱仪进行了荔枝图像的光谱分析,荧光作为激发光进行荔枝果皮的发射光谱特性分析,确定了不同荧光照射荔枝果实表皮的视觉检测方法的可行性;然后设计了具有不同颜色光照转换控制功能的机器视觉系统,选定了红色、蓝色和绿色荧光灯,对正常和微损伤两种品质状态的荔枝果实荧光图像进行灰度直方图统计分析,确定了利用蓝色荧光作为照射光源以及HSV颜色空间的V分量进行微损伤荔枝果实图像识别的方法,利用探索性分析法对荔枝果实视觉检测试验结果进行统计与分析,确定了正常与微损伤荔枝果实图像分割的灰度图阈值范围,结合优化的圆拟合算法,实现了荔枝果实视觉智能分级系统的设计。试验结果表明:该研究方法对正常荔枝和表皮微损伤荔枝的识别正确率为92%,为荔枝产后智能化检测分级提供了技术支持。
- 孙宝霞汤林越何志良邹湘军熊俊涛
- 关键词：荔枝光谱分析机器视觉信息融合
- 基于无线传感器网络的稻田信息实时监测系统被引量：14
- 2014年
- 针对农田环境信息采集过程中监测周期长、环境干扰大等特点,设计了一种基于混合天线无线传感器网络稻田环境信息实时监测系统,采用分簇路由协议进行组网,为不同类型的节点配置不同类型的天线,并使用转台控制汇聚节点定向天线的方向,以扩大网络的覆盖范围和提高系统的稳定性。基于该系统进行长时间稻田组网试验,对网络丢包率和稻田环境参数采集准确性进行测试,试验结果表明,系统运行稳定、测量准确,网络数据平均丢包率为0.44%,稻田空气温度、空气相对湿度和土壤含水率的平均相对误差分别为0.26%、0.64%和0.33%。
- 孙宝霞王卫星雷刚洪炳星张雄
- 关键词：稻田无线传感器网络实时监测系统
- 扰动柑橘采摘的实时识别与采摘点确定技术被引量：26
- 2014年
- 对成熟柑橘果实在扰动状态下的视觉识别定位技术进行研究。利用ANSYS进行了扰动柑橘的动力学分析,结合图像处理分析结果,确定了微扰动柑橘的运动规律为类单摆运动;对采集的微扰动柑橘视频进行图像处理,设定规则选取视频中的图像,利用改进的K-means聚类分割法结合优化Hough圆拟合方法实现柑橘果实的分割;根据图像分割结果,对柑橘的二值图像进行Hough直线拟合,结合直线斜率在-0.45~0.45的约束条件,确定扰动柑橘的有效采摘点。试验结果表明该方法能有效地识别自然环境中的微扰动柑橘,确定扰动果实采摘点的准确率达85%,采摘点确定的处理时间在7.58~9.24 s范围内。
- 熊俊涛邹湘军彭红星陈文光林桂潮
- 关键词：柑橘采摘机械手动力学分析视觉识别
- 基于机器视觉的荔枝果实采摘时品质检测技术被引量：17
- 2014年
- 为了在荔枝采摘时实时判断果实的品质状态,通过分析自然环境中荔枝不同生长期的图像,对荔枝果实未成熟、成熟、成熟后外表腐烂变质的3种情况进行了图像数据分析。选取了YCbCr颜色模型,利用探索性分析法对荔枝不同部位、不同光照、不同生长期的荔枝图像的Cr分量进行了数据分析与统计,确定了辨识荔枝果实未成熟与成熟的Cr分量的阈值范围;对于成熟的荔枝,采用边缘提取与Hough圆拟合方法对其Cr分量图进行处理,标记出图像的荔枝果实,然后利用纹理统计法、颜色特征与果实不同部分面积比值相结合的方法进行果实变质的判断,最终实现了未成熟、成熟以及腐烂变质的荔枝果实的视觉智能判断,建立了荔枝果实品质辨识的智能系统。试验结果表明,辨识荔枝品质状态的正确率达93%。
- 熊俊涛邹湘军刘念彭红星李锦鸿林桂潮
- 关键词：荔枝采摘果实品质机器视觉
- 结合计算机视觉的马铃薯外部品质检测技术被引量：5
- 2018年
- 利用计算机视觉进行马铃薯产后品质检测分级有十分重要意义。首先对计算机视觉系统获取的马铃薯进行图像分析,利用Otsu法去除马铃薯图像背景,然后针对马铃薯的损伤、绿皮和发芽状态进行图像处理识别;针对马铃薯中的绿皮状态,利用感知器学习算法(PLA)区分正常马铃薯与绿皮马铃薯;然后针对表皮发芽的马铃薯,利用边缘检测法得到图像中马铃薯区域的各部位边缘,结合K-最近邻分类算法(KNN)识别表面发芽的马铃薯,同时通过角点检测确定轮廓上的发芽区域;然后对检测到的边缘利用中值滤波结合面积最大法,确定马铃薯表皮的损伤部位,最终实现马铃薯品质的分级。利用计算机视觉方法马铃薯品质检测实验结果:正常马铃薯识别正确率为96.8%,绿皮马铃薯为89.7%,表皮损伤马铃薯为90.4%,发芽马铃薯为96%。
- 向静何志良汤林越熊俊涛
- 关键词：计算机视觉
- 非结构环境中扰动葡萄采摘点的视觉定位技术被引量：23
- 2017年
- 非结构环境下采摘机器人对扰动葡萄采摘点的视觉识别定位有实际应用价值。首先基于"挠性杆-铰链-刚性杆-质量球"模型对葡萄串形态进行分析,将其扰动状态分解为XOY和YOZ 2个平面的类单摆运动,对扰动葡萄进行视频拍摄,通过对视频中多帧葡萄图像进行Otsu阈值分割得到果实和果梗,并计算出各帧图像中葡萄串的质心;对各帧图像的葡萄串质心进行曲线拟合,计算出葡萄类单摆运动的周期与摆角,从而确定当前扰动葡萄是否适合视觉定位;对可实现视觉定位的扰动葡萄,选取类单摆中间位置质心点对应的葡萄图像,对葡萄串上方矩形区域进行Canny边缘检测,再利用霍夫直线拟合结合角度约束法实现扰动葡萄采摘点的定位。视觉定位试验结果表明:自然环境中不同光照下扰动葡萄采摘点的视觉定位准确率达80%以上,为采摘机器人应用于实际生产提供了理论基础。
- 熊俊涛何志良汤林越林睿刘振
- 关键词：葡萄视觉定位
- 基于探索性分析的荔枝串与结果母枝图像识别被引量：8
- 2014年
- 为解决荔枝收获机器人对采摘目标的识别与定位的关键问题,荔枝串、荔枝果与结果母枝各部位的识别成为采摘机器人视觉系统的研究重点。首先,对采集荔枝图像的感兴趣区域进行荔枝串、荔枝果与结果母枝的图像分类并给出了荔枝各部位分类识别的图像分割策略;然后,采用探索性实验分析的方法获取了识别各类光照条件与各类颜色的荔枝串的固定阈值为0.502 0,0.530 0,0.510 8及0.533 2、0.501 0、0.520 8,并利用所获取固定阈值进行荔枝串的识别;最后,以不同光照条件的荔枝图像90幅进行荔枝各部位分类识别的实验验证,荔枝串与荔枝果的平均识别率为91.67%,结果母枝的平均识别率为86.67%。实验结果表明:基于探索性分析方法识别荔枝各部位图像分割策略与识别各类荔枝串的固定阈值的设定是有效、可行的。
- 郭艾侠肖德琴
- 关键词：结果母枝阈值图像识别模糊C均值聚类
- 多类型水果采摘机器人系统设计与性能分析被引量：40
- 2013年
- 根据农业机器人的智能化发展需要,研发了能对单果类和串型类水果实现采摘的多类型水果采摘机器人。对水果采摘机器人的软件设计和硬件构造进行了描述,研究了荔枝、柑橘的视觉识别定位方法,以及机械手的行为控制方法,阐明了采摘机器人的作业流程。进行了荔枝、柑橘的采摘作业试验,试验结果表明:系统各模块运转良好,多类型水果采摘机器人进行荔枝采摘的成功率为80%,柑橘采摘的成功率为85%,两类水果采摘一次的平均耗时为28 s。
- 熊俊涛叶敏邹湘军彭红星林桂潮朱梦思
- 关键词：荔枝采摘机器人硬件结构软件系统
- 基于视觉技术的手势跟踪与动作识别算法被引量：7
- 2014年
- 对工业生产线上规程化操作动作进行手势跟踪与动作识别研究。首先选取YCbCr颜色模型进行手部区域识别,获得完整手部区域;然后利用Euclidean距离变换计算相邻2个手部运动轨迹点之间的距离和各帧图像的手部运动速度;再利用扩展有限状态机模型实现手部运动的分割,将分割的多个动作与建立的动作模板匹配,利用Hausdorff距离匹配法判断匹配结果的准确性,实现手部动作的识别。实验结果表明:该手部动作识别算法对背景干扰和摄像头轻微震动具有一定的抗噪能力,有较高的动作识别正确率,能够满足现实工作环境下的应用需求。
- 熊俊涛刘梓健孙宝霞俞守华陈建国
- 关键词：视觉技术手势跟踪图像处理
- 基于贝叶斯网络数据挖掘的蔬菜质量安全分析被引量：3
- 2016年
- 蔬菜是人们日常生活的必须品,也是容易出现质量安全问题的产品。影响蔬菜质量安全的一个重要因素就是农药残留问题。以蔬菜农药残留检测数据为对象,利用贝叶斯网络进行数据挖掘,得到不同品种蔬菜的农药残留含量分布,以及同一品种在不同时间的分布趋势,经过可信度分析,该结论可信。该结果可为蔬菜的生产者、消费者以及监管人员提供一定的决策依据。
- 方永美熊俊涛杨振刚廖鉴康
- 关键词：数据挖掘贝叶斯网络农药残留
