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| 1 | 水果轮廓特征提取的Zernike矩分水岭分割方法显示文摘果实轮廓特征的测量提取是了解水果等农作物发育过程中内部生理生态变化的重要手段。该文提出了一种基于Zernike矩边缘检测的分水岭算法,并将该算法应用于葡萄果粒的轮廓特征提取。与传统的标记驱动分水岭算法相比,该算法利用Zernike矩边缘检测避免了标记对于轮廓的破坏,较好的保护了目标轮廓,从而减少了后续处理,提高了检测效率。最后,将用该算法所得到的轮廓和用传统的标记驱动分水岭算法所得到的轮廓进行比较,验证了该算法的可行性。该算法具有较高的检测效率,相较传统算法提高约6.9%左右,能够满足连续提取葡萄果粒的轮廓特征的要求。该方法可用于实时检测葡萄果粒的几何特征的变化。 | 苗玉彬 王浙明 刘秦 | 2013 | 农业工程学报2013，29，1： | 18 |
| 2 | 浅谈计算机视觉技术在果蔬外观品质检测中的应用显示文摘果蔬的外观品质是评估其市场价值、被消费者选择的依据之一,而且在某种程度上也会影响它们的内部品质。本文分析了计算机视觉系统对果蔬外部品质检测的发展现状,提出了计算机视觉技术在南疆果蔬外观品质检测中存在的问题及建议,旨在为新疆南疆地区水果和蔬菜品质检测技术的研究和发展提供参考。 | 罗雪宁 倪明航 彭云发 代希君 胡晓男 罗华平 | 2014 | 新疆农机化2014，，4： | 10 |
| 3 | 基于机器视觉的草莓图像处理研究显示文摘基于机器视觉的草莓采摘和分级问题是草莓自动化种植的热点研究问题.本文从草莓图像的采集、去噪、灰度变换和增强、二值化处理、边缘检测、周长、面积和颜色特征提取等方面开展研究.实验表明:选用白色作为草莓图像背景可清晰地分割出草莓果实;中值滤波算法可较好地去除草莓图像在采集过程中混入的椒盐噪声;5种经典的边缘检测方法都可清晰、连续地分割出草莓的轮廓线;采用草莓果实面积、周长和颜色特征来评价草莓的大小和品质等级可作为今后研制草莓自动分级设备的重要依据. | 苏博妮 化希耀 | 2018 | 首都师范大学学报(自然科学版)2018，39，4： | 8 |
| 4 | 一种融合纹理信息与图论的图像分割方法显示文摘针对未成熟苹果图像果实同背景色彩差距较小导致难以分割效果的问题,提出一种融合纹理信息与图论的图像分割方法。该方法先将图像划分为图像块并计算每个图像块的纹理信息,以图像块为节点利用纹理信息构造权函数得到无向带权图,用基于区域合并的图论图像方法进行分割并二次吸收合并。实验结果表明,在对象和背景色彩接近时,该方法比传统分割法效果好,且改善了分割过细的情况。 | 张晗 何东健 | 2014 | 计算机工程与应用2014，50，1： | 7 |
| 5 | 面向采摘机器人的水果精准识别算法研究进展显示文摘随着水果产业链自动化的进步,水果采摘机器人也在不断地发展,对目标水果实现精准识别是水果采摘机器人最重要的组成部分之一。本文将对水果目标识别的各类算法应用状况进行对比,同时阐述各类算法在水果采摘机器人上的应用现状。其中,现有的水果目标识别方法主要有3部分,分别是传统图像处理技术、各种机器学习算法和使用各类卷积神经网络的深度学习算法。此外,论述了水果图像数据集常用的处理方法和算法模型的改进方法,通过对图像数据进行处理增强和算法的改进来提高对目标的识别准确率。最后,分析各类算法在水果目标识别的未来研究趋势。 | 陈品岚 朱立学 张世昂 | 2022 | 现代农业装备2022，43，2： | 4 |
| 6 | 基于改进FCM的葡萄根系图像分割算法显示文摘以葡萄根系表型的连续微变测量为目标,针对葡萄根系图像背景复杂难以提取有效信息的特点,提出了基于模糊C-均值(Fuzzy Cmeans,FCM)聚类的图像分割改进算法。首先,根据根系图像样本分布和及其空间位置确定初始聚类中心;然后仿照标准FCM算法迭代,将空间信息融入到算法中,形成新的FCM分割算法,得到最终结果。实验证明,该方法能够实现根系图像的快速、准确分割,为葡萄生长建模及灌溉决策分析提供数据参考。 | 苗玉彬 翟鹏 | 2014 | 中国农机化学报2014，35，6： | 3 |
| 7 | 基于RGB颜色模型及图像二值化的红晕印鉴提取显示文摘针对票据认证识别中印鉴难以准确提取以及放置时间过长的手工印鉴周围出现红晕而失效的问题,本文提出一种带红晕印鉴提取的技术方法。先将图像进行二值化,采用RGB颜色模型提取印鉴,并通过基于RGB颜色模型的图像提取方法与图像的二值化相结合的方法,找到去除红晕等噪声印鉴的位置信息,同时根据找到的位置信息进行印鉴还原实验。实验结果表明,带红晕印鉴提取的技术方法能有效去除红晕等噪声,准确提取票据上的印鉴。该方法较好地解决了带红晕等噪声的印鉴提取难题,对印鉴识别技术的研究具有一定的实际意义。 | 刘文丽 杨国为 李长红 | 2016 | 青岛大学学报(工程技术版)2016，31，4： | 3 |
| 8 | 水果识别中图像特征综述显示文摘图像特征是水果识别的关键,也是研究采摘机器人的基础。本文对水果图像的特征进行分析,介绍了颜色、形状、纹理等具有代表性的图像特征,并阐述了各个图像特征的应用情况,最后探讨图像特征研究中存在的问题和发展趋势,以期为相关学者提供参考。 | 贺询 | 2017 | 河南科技2017，36，21： | 3 |
| 9 | 采用颜色与纹理特征完成对井下胶带机控制系统智能监控的探讨显示文摘针对煤矿井下胶带机控制系统中现有堆煤传感器灵敏度不高或易出现误报现象的问题,探讨了一种采用数字视频图像分析技术、结合现有工业电视系统对井下胶带机堆煤现象进行智能监控的方法。该方法首先对胶带机落煤点的图像建立特征库,然后以抽帧方式提取工业电视系统的实时监控图像,利用图像的颜色特征和纹理特征对图像进行特征分析,并与特征库中预先设定的特征图像进行比较,根据比较结果输出相应的报警信号,并在上位机或工业电视画面上弹出预联锁控制窗口,便于监控人员确认后进行胶带机控制系统的联锁保护。 | 黄丹群 顾春瑜 | 2010 | 工矿自动化2010，36，7： | 1 |
| 10 | 基于机器视觉的水果分级系统显示文摘目的:解决目前水果分级检测方法效率低、误检率高等问题。方法:以苹果为分拣对象,设计一个基于机器视觉的水果分级系统。对实时采集得到的苹果图像进行预处理,使用改进的Canny边缘检测算法进行边缘提取,通过最小外接圆法拟合边缘坐标得到苹果的横切面半径。将采集到的RGB图像转换为HSI图像,根据H分量范围计算红色区域比例,判断苹果的色泽度。统计区域像素点个数,分别求取苹果的面积和周长,计算出苹果的圆形度。结合苹果果径长度、色泽度和圆形度3个特征值对苹果进行综合分级。结果:50个苹果样本试验结果表明,水果分级系统和人工分拣测量的果径误差范围在±1.5 mm以内,样本颜色特征与苹果实际外观相符,圆度值的大小与实际形状优劣相符。结论:该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求,有助于实现苹果品级的准确识别。 | 刘佳浩 高军伟 张炳星 王建冲 | 2023 | 食品与机械2023，39，6： | 0 |
| 11 | 基于神经网络的食用玫瑰花图像识别算法显示文摘针对单依靠颜色或形状将采摘期玫瑰花从图像中分割出来难度较大的问题,研究一种基于神经网络的食用玫瑰花图像识别算法。将处于采摘期的玫瑰花正面图像作为识别对象,先提取HSI色彩空间下的S分量,用最大类间方差法(Otsu)进行分割;再提取目标图像灰度共生矩阵下的纹理特征,选取区分度高的纹理特征,结合BP神经网络,建立识别模型。试验结果表明:该方法正确识别率>85%,识别率主要受试验样本开放标准选取的影响,而受光照影响不敏感,是一种较好的识别方法。 | 王彦钧 张云伟 王大龙 殷欣 曾伟军 | 2014 | 中国农业大学学报2014，19，4： | 0 |
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