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使用機(jī)器對(duì)顆粒的計(jì)數(shù)

來(lái)源: http://m.pfyin.com/  類別:實(shí)用技術(shù)  更新時(shí)間:2014-09-15  閱讀
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我們?cè)卺槍?duì)種子的顆粒計(jì)數(shù)的時(shí)候,是想盡了很多方法的,最傳統(tǒng)的方法就是進(jìn)行人工的計(jì)數(shù),但是畢竟存在著工作量大,誤差大等缺點(diǎn),為了解決這樣的問題,我們已經(jīng)加快了農(nóng)業(yè)發(fā)展的步伐,中間也經(jīng)歷了其他的方法進(jìn)行改善,但是都是存在一定問題的。就在上個(gè)年代末我們研制了電子自動(dòng)數(shù)粒儀,純自動(dòng)化的儀器已經(jīng)解決了我們的問題,原理以及結(jié)構(gòu)都是相當(dāng)簡(jiǎn)單的,最主要的是價(jià)格也很實(shí)惠,能夠被廣大的農(nóng)民接受,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。由于基于二維直方圖的分割算法增加了各個(gè)像素點(diǎn)的鄰域信息,從而增強(qiáng)了抗干擾能力,提高了分割的準(zhǔn)確性,進(jìn)而再結(jié)合極限腐蝕的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)種子的計(jì)數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:采用本文的算法可對(duì)不同光照強(qiáng)度下的種子圖像進(jìn)行有效的分割及識(shí)別計(jì)數(shù)。

千粒重是體現(xiàn)種子大小與飽滿程度的一項(xiàng)重要指標(biāo),是檢驗(yàn)種子質(zhì)量和作物考種的內(nèi)容,也是田間預(yù)測(cè)產(chǎn)量時(shí)的重要依據(jù)。目前對(duì)基于機(jī)器視覺技術(shù)的類圓物體的檢測(cè)計(jì)數(shù)方法有很多,例如:Hough變換圓檢測(cè)法。但這些計(jì)數(shù)方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性都是建立在對(duì)采集到的圖像進(jìn)行良好預(yù)處理基礎(chǔ)之上的,由于受環(huán)境的影響,實(shí)際采集的圖像往往存在較多的噪聲。不能準(zhǔn)確分割目標(biāo)與背景將會(huì)嚴(yán)重影響后續(xù)對(duì)種子計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性,因此,如何準(zhǔn)確提取種子圖像是所要解決的關(guān)鍵問題。

并結(jié)合色差比的方法進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割,可有效去除枝、葉的干擾,但對(duì)于蘋果表面由于光照而出現(xiàn)的顏色失真沒有很好地解決;蔡健榮等研究了HIS顏色空間下基于色調(diào)和飽和度的自動(dòng)閾值分割,該法在處理直方圖雙峰不明顯的圖像時(shí)準(zhǔn)確率有所下降。分析其直方圖發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)了3個(gè)波峰,且谷底也不是很明顯,這將嚴(yán)重影響Ot-su分割算法的性能。由此可以看出基于RGB空間的色差分割不能很好地適應(yīng)不同的光照條件,不能解決因顏色失真而引起的錯(cuò)誤分割,而且基于色差法的分割算法有其局限性:一旦目標(biāo)顏色發(fā)生變化,中國(guó)糧油儀器網(wǎng)  http://m.pfyin.com/

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