颜色模型分析及在农产品质量检测中选用原则

计算机色觉模拟技术在农业物料品质检测中有着广泛的应用前景．本文以应用为出发点，分析了几种颜色模型的结构和作用，进而提出了选用模型的原则．     

人工嗅觉系统及其在卷烟烟气中的研究

用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的人工嗅觉系统 (电子鼻 )对 3种品牌卷烟烟气进行分析 详细阐述了实验过程及确定传感器的组成方法 ,并从样本中用马氏距离选取合适的样本 ,用主成分分析法和神经网络聚类分析法对样本进行分析 主成分分析结果是已较好地把各品牌的烟分开 ,神经网络对 3种品牌烟的识别率分别为玉溪 85%、白沙 90 %、红梅 95%     

基于去噪的熵算子边界检测法

图像的熵用来刻划图像的平滑性或均匀性 在图像的局部窗口中计算时 ,如果窗口中存在边界 ,则窗口中的图像不均匀 ,其灰度变化急剧 ,计算出的熵小 ;反之熵大 设定熵的阈值 ,即可判断是否存在边界 由于熵算子对噪声很敏感 ,直接用它进行边界检测 ,效果很差 文中针对这一缺陷 ,提出将熵算子与去噪相结合的边界检测法 ,如果计算出的熵大于阈值 ,要判断是噪声的出现所引起 ,还是边界的出现所引起 ,这样 ,边检测边界边去噪声 用该方法对信噪比较低的图像进行实验 ,得到了满意的效果     

基础性研究评价方法的探讨

本文结合基础性研究的特点,分析指出了现有评价方法的偏面因素,提出了定性定量相结合的评价方法,并利用模糊数学建立评价体系。     

双目立体视觉系统摄像机标定

对摄像机参数标定是三维定位的关键．制作了平面式标定板，将标定板中圆的当量中心作为标定用参考点，这样可以有效避免测量误差．采用线性和非线性结合的方法标定摄像机参数，首先利用直接线性转换模型（DLT）得到投影矩阵，通过约束条件分解参数矩阵，分别求出摄像机内部参数；然后将得到的标定参数作为初值，代入非线性方程进行优化，得到精确的标定参数．非线性优化采用Levenberg—Marquardt迭代法．试验表明，标定参数与出厂参数有一定差异，但和实际情况完全吻合．     

利用计算机视觉检测家蚕微粒子病的改进研究

在家蚕微粒子病显微图像自动识别图像分割问题中，首先应从显微图像中将微粒子从复杂背景中提取出来．由于显微图像对比度差、光照不均匀及噪音等因素的影响，采用传统的阈值分割方法和边缘检测方法不能顾及到图像局部的实际有用的目标信息，因此很难准确提取微粒子孢子区域．利用数学形态学的方法根据微粒子图像的形状特征来检测微粒子区域，实现微粒子和背景的分割，取得了较好的效果．运用基于遗传算法的BP网络进行了识别和分类，结果证明此方法是有效的．     

基于遗传算法的树上柑桔形状特征提取

采用遗传算法得到描述柑桔形状的最佳拟合椭圆参数.任意椭圆都可以用5个变量描述,经过二进制编码形成初始的基因码,在给定的图形匹配率公式的作用下进行遗传运算可以得到全局最优解.对变量添加了一些约束条件,提高遗传算法收敛速度.试验结果表明该方法可以修复因遮挡和重叠丢失的柑桔形状.相比于传统的圆形Hough变换提取特征的方法,外接矩形面积在64×64(像素数)提取形状特征消耗时间缩短了1/2,消耗空间减少到1/20,当图像尺寸增加时,优势更明显.使用椭圆来描述的柑桔外形也更接近柑桔的真实形状.     

基于X射线成像技术的板栗内部品质检测

利用X射线成像技术和图像处理技术,对板栗是否有病害进行检测.首先利用3×3高斯滤波器对板栗图像去噪,运用自适应阈值法分割板栗病害区域,再通过分析样本病害区域面积,设定判定阈值,实现板栗是否有病害的定性判别.该判定阈值总体误判率为8.2%.研究表明,X射线成像技术结合图像处理技术,可以实现对板栗品质的无损检测.     

家蚕微粒子病的图象形状特征分析

通过对家蚕研磨后显微图象的分析，提出了含微粒子图象的形状特征提取方法．并把面积、长宽比、复杂度等作为微粒子和其它组织区分的重要形状特征．     

柑橘采摘机器人结构设计及运动学算法

针对柑橘树冠较高,果梗木质化程度高、短且坚硬的特点,设计了新颖的柑橘采摘机器人手臂和末端执行器.根据其工作特征给出了能够提高运算速度的约束条件,并运用D-H法建立了机器人坐标变换矩阵,分别给出了机器人运动学正解和逆解.仿真和试验结果表明了机器人结构设计及运动学算法的合理性、有效性.机器人臂展1 048 mm、工作空间1...