基于图像的水稻害虫计数与识别的研究
【学位授予单位】:江西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;S435.112
【图文】:
第二章 水稻害虫捕捉及图像采集系统硬件设计章 水稻害虫捕捉及图像采集系统硬件设计总体设计方案实际水稻田间环境下所采集到的害虫样本图像,本研究将市虫灯(改进前后分别如图 2.1 和 2.2 所示),通过添加图像制等功能,并将改进后的设备安装在水稻田间,以获取在实像,为后续图像算法研究样本获取提供硬件上的支撑。市场备如图 2.2 所示。
图 2.5 捕虫灯主要模块图开始Photo_Time>0害虫挡板翻转延时(Photo_Time-RL_Time)打开远红外装置开关延时RL_Time否是
息获取模块对水稻害虫进行诱捕和图像采集中,主要通过黑光灯、撞击屏、远红外杀虫装摄模块、FPGA 控制模块以及 4G 数据传输模块等装置组合实现,下面将针模块进行详细介绍和说明。诱捕模块设计于水稻害虫的趋光性,市场上常见的杀虫灯利用黑光灯引诱害虫,并通过电害虫的捕杀,本研究在这种设备的基础上进行改进,并通过控制模块控制黑。在引诱灯的周边,安装有三块透明的玻璃撞击屏,害虫飞向引诱灯时会因挡板而落入杀虫仓内,在仓体内部安装有远红外装置,由控制模块控制其开较短的时间内通过加热的方式将仓体内的害虫杀死。该方法能较大程度地保的完整性,为后续的害虫计数和识别研究奠定了基础。诱捕灯和远红外灯如图示。
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 陈梅香;杨信廷;石宝才;李文勇;杜晓伟;李明;孙传恒;;害虫自动识别与计数技术研究进展与展望[J];环境昆虫学报;2015年01期
2 李文斌;;水稻害虫图像识别技术研究[J];安徽农业科学;2014年23期
3 祝增荣;程家安;;中国水稻害虫治理对策的演变及其展望[J];植物保护;2013年05期
4 夏丽;;基于迭代最佳阈值分割的边缘检测研究[J];时代教育;2012年21期
5 吕军;姚青;刘庆杰;薛杰;陈宏明;杨保军;唐健;;基于模板匹配的多目标水稻灯诱害虫识别方法的研究[J];中国水稻科学;2012年05期
6 孙志军;薛磊;许阳明;王正;;深度学习研究综述[J];计算机应用研究;2012年08期
7 陈超;;水稻稻飞虱主要发生原因及防治方法[J];南方农业;2012年08期
8 黄凌霄;;基于图像处理和分类器的水稻害虫自动识别系统研究[J];吉林农业;2012年05期
9 张端璋;邹雪玉;陈宏;;佳多牌智能虫情测报灯在水稻害虫测报上的应用效果及其改进建议[J];武夷科学;2011年00期
10 石永华;王波;王阿珍;张兴涛;;基于Contourlet变换的农业图像增强方法研究[J];安徽农业科学;2011年30期
相关会议论文 前1条
1 于新文;沈佐锐;刘晓云;李英武;;昆虫数字图像处理和分析技术研究[A];昆虫与环境——中国昆虫学会2001年学术年会论文集[C];2001年
相关博士学位论文 前1条
1 王克如;基于图像识别的作物病虫草害诊断研究[D];中国农业科学院;2005年
相关硕士学位论文 前9条
1 刘德雨;基于深度学习的行人检测技术研究[D];长春工业大学;2018年
2 程尚坤;基于深度学习的储粮害虫检测方法研究[D];河南工业大学;2017年
3 王凯;基于图像的水稻田间稻飞虱分类方法研究[D];浙江理工大学;2016年
4 李文斌;基于支持向量机SVM的水稻害虫图像识别技术研究[D];杭州电子科技大学;2015年
5 赵帅;诱芯诱捕器自动计数系统的研发[D];广西大学;2013年
6 程城远;支持农业虫害自动监测的数据采集与远程控制技术的研究[D];浙江工业大学;2012年
7 许可;卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D];浙江大学;2012年
8 王剑;基于神经网络的水稻三化螟识别系统的设计与实现[D];中国农业科学院;2006年
9 张法全;基于机器视觉和小波分析的农田害虫识别系统[D];郑州大学;2003年
本文编号:2768447
本文链接:https://www.wllwen.com/nykjlw/dzwbhlw/2768447.html