基于机器视觉的目标检测在精细农业中的关键技术研究

发布时间：2021-07-17 20:54

　　基于机器视觉的目标检测技术将电子技术、传感技术、计算机技术、智能化控制技术等相结合,对于农业机械自动化的实现起着非常重要的作用。在蓝莓,柑橘等农业采摘机器人的实现过程中,果实识别是重点难点问题；在种植柑橘果树的过程中,黄龙病（Huanglongbing or HLB）的危害极大,其检测问题的解决对于果树的健康成长起着非常重要的作用。在总结国内外研究成果的基础上,以蓝莓估产、绿色柑橘估产、以及黄龙病的检测为研究实例,对基于机器视觉的目标检测在精细农业中的关键技术进行研究。主要研究内容和成果包括：（1）提出了基于RGB图像颜色分析的蓝莓果实检测方法。在自然场景下除去自然场景中复杂背景（天空、土壤、枝叶等）的干扰,对蓝莓果实进行识别,并对同一枝头不同生长阶段的果实进行分类。基于对多种颜色模型颜色分量的分析,选出了对于果实分类最有用的R、B、H三个分量。通过交叉验证,比较分析朴素贝叶斯分类器,K-近邻分类器（KNN）和提出的监督K-means分类器（SK-means）的表现。KNN分类器在训练集数据的分类精度最高。（2）以绿色柑橘作为研究对象,对绿色果实在自然光下RGB图像中的检测问题进一步研... 

【文章来源】：中国农业大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：103 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
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附表清单
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状及发展
    1.3 主要研究内容
    1.4 技术路线
第二章 机器视觉及其相关技术概述
    2.1 可见光图像和高光谱图像
    2.2 光谱学测量设备与原理
    2.3 图像处理关键技术
    2.4 降维技术
    2.5 分类方法
    2.6 小结
第三章 基于自然光下RGB图像的不同生长阶段蓝莓果实识别
    3.1 图像采集和样本库的建立
    3.2 基于颜色分析的处于不同生长时期的蓝莓果实检测方法
    3.3 试验结果与分析
    3.4 小结
第四章 基于自然光下RGB图像的绿色柑橘果实检测
    4.1 图像采集
    4.2 基于自然光下RGB图像的绿色柑橘果实检测算法
    4.3 试验结果与分析
    4.4 小结
第五章 基于机载高光谱图像的柑橘黄龙病检测
    5.1 黄龙病的症状及蔓延
    5.2 研究材料及图像获取
    5.3 使用未降维的数据进行黄龙病检测的研究方法
    5.4 试验结果与分析
    5.5 小结
第六章 不同降维方法在黄龙病检测中的应用
    6.1 材料和方法
    6.2 试验结果与分析
    6.3 小结
第七章 总结与建议
    7.1 工作总结
    7.2 创新点
    7.3 建议
参考文献
致谢
个人简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于K-均值聚类的绿色苹果识别技术[J]. 司永胜,刘刚,高瑞.  农业机械学报. 2009(S1)
[2]基于机器视觉的苹果识别和形状特征提取[J]. 司永胜,乔军,刘刚,刘兆祥,高瑞.  农业机械学报. 2009(08)
[3]柑橘黄龙病研究进展[J]. 白华菊,龙梦玲.  中国植保导刊. 2009(03)
[4]基于HSI彩色空间的加权中值滤波算法[J]. 杨欧,郭宝平,郭轩,胡涛.  科学技术与工程. 2007(14)
[5]三种基于空间转换的彩色图象分割算法比较研究[J]. 张笃振,刘淑娥.  电脑知识与技术. 2006(20)
[6]图像的色彩空间研究[J]. 文山,李葆青.  六盘水师范高等专科学校学报. 2005(06)
[7]“精细农业”发展与工程技术创新[J]. 汪懋华.  农业工程学报. 1999(01)

博士论文
[1]基于高光谱和图像处理技术的油菜病虫害早期监测方法和机理研究[D]. 赵芸.浙江大学 2013
[2]面向目标探测的高光谱影像特征提取与分类技术研究[D]. 路威.中国人民解放军信息工程大学 2005



本文编号：3288907