圖像處理技術在農業(yè)系統(tǒng)中的應用(編輯修改稿)
2025-08-09 22:10 本頁面
【文章內容簡介】 識別方法速度慢、主觀性強、誤判率高，己不能滿足農業(yè)生產的需要?；趫D像處理技術的農作物病蟲害識別具有快速、精確、實時等特點，能夠協(xié)助農耕人員及時采取有效的防治措施。圖像處理是將圖像信號轉換成相應的數字信號，并利用計算機對其進行加工處理的過程。農作物病蟲害圖像識別技術則是圖像處理技術在農作物病蟲害識別上的應用，成為替代傳統(tǒng)人工識別的技術手段，其對農作物病蟲害識別具有傳統(tǒng)方法所不具備的快速性、準確性、實時性}等特點，能夠在疾病暴發(fā)前及時、準確地識別出病蟲害的種類，為農耕人員及時采取措施防治病蟲害的傳播發(fā)展提供必要信息。 害蟲圖像處理中圖像的特征提取是關鍵性步驟，它關系到分類器設計的效率和分類的精確度，甚至直接決定了分類算法是否可行。特征提取一般包括特征描述和提取兩個過程。特征描述指的是給從圖像中分割出來的某種圖像屬性予以量性的描述或表示，提取指的是計算這些特征的子集，通過數學變換使樣本空間降維，以便于目標識別。專家學者們在農作物病蟲害圖像特征提取上做了大量的研究工作，主要的提取方法按特征屬性來分有形態(tài)特征提取、顏色特征提取和紋理特征提取等。其次是圖像的分類識別，它是指以提取的圖像特征為對象，構建分類器，以達到目標識別的過程。分類識別是圖像處理的后處理步驟，也是整個圖像處理過程所要達到的目的，分類的精確度是所有分類算法所追求的結果。高精度、穩(wěn)定、快速的農作物病蟲害圖像分類識別算法一直以來都是國內外相關領域專家學者所不懈追求的目標。根據分類判別規(guī)則的不同，有基于形狀的分類、基于紋理的分類、統(tǒng)計分類等。根據分類結果的數量，有兩類分類器和多類分類器之分，多類分類器某種意義下是兩類分類器和策略的組合，經典的多類分類器有支持向量機法、神經網絡法和模糊聚類法等?？偠灾绾卫棉r作物病蟲害圖像識別技術來更好地解決農作物病蟲害問題，保障農業(yè)生產具有重要意義和遠大的前景。 農產品產后品質分級 隨著數字信號處理技術和高速攝像機技術的快速發(fā)展，人們開始將動態(tài)圖像處理技術應用于農產品的產后處理及包裝等領域。其中最為典型的例子就是水果品質智能化檢測和分級生產線。該系統(tǒng)主要分為:水果輸送系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、計算機視覺系統(tǒng)、水果分級系統(tǒng)。由于水果品質智能化檢測和分級系統(tǒng)需要實時、快速、準確等性能要求，所以在計算機視覺識別系統(tǒng)部分可以采用高速攝像機動態(tài)地監(jiān)控水果輸送系統(tǒng)，同時對輸送系統(tǒng)上的水果圖像進行動態(tài)實時采集、識別與檢測。例如龍滿生、何東健等利用計算機視覺技術和人工神經網絡技術，建立了以果實形狀、顏色和缺陷為判別依據的蘋果外觀品質綜合分級系統(tǒng)，該系統(tǒng)試驗結果表明，能夠實現對蘋果綜合外觀品質的正確檢測與分級，％。下面以紅棗檢測為例，簡要介紹一下圖像技術在農產品品質分級上的應用。 目前，紅棗外觀的檢測大多采用原始的人工分級方法，該方法容易受到檢測人員身體素質和精神狀態(tài)影響，主觀因素較大、效率低、漏檢率高、勞動強度大，因而影響紅棗品質指標的評價。例如，對于紅棗果形、顏色、缺陷，僅僅
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1