基于图像处理技术的黄瓜叶片含水率检测系统设计
发布时间：2022-01-26 03:51
黄瓜在农业中是农民种植的主要农作物之一,分布区域广,但在黄瓜叶片含水率无损检测方面还处于研究的初级阶段,基于此现状,本文使用了图像处理技术的方法对黄瓜叶片含水率进行检测,分别对免疫遗传+OTSU算法和标准PSO+OTSU图像分割算法进行了研究,并对标准的PSO+OTSU图像分割算法进行改进,提出了基于图像直方图的PSO+OTSU图像分割算法,使用了叶片图像直方图对PSO算法的粒子群初始位置进行改进,并对惯性权重系数更新公式进行改进,提高了效率和图像分割准确率。并分别使用了多元线性回归算法、BP和RBF神经网络对黄瓜叶片含水率进行数学建模,使用R2和RMSE进行模型的评估,选出最优模型,实现黄瓜叶片含水率的预测。本文完成了以下的设计研究任务:（1）对黄瓜叶片图像进行图像预处理操作,图像预处理主要是进行图像灰度化、滤波、分割、形态学操作和图像复原。本文对标准PSO+OTSU图像分割算法进行改进,提出了一种改进的PSO+OTSU算法,并进行大量实验,证明改进PSO+OTSU算法能够提高图像分割的准确性、减少算法的迭代次数,提高图像分割效率。（2）分别提取与黄瓜叶片含水率相关的颜色、形状、纹理...
【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１图像预处理流程图??
宁夏大学硕士学位论文?第二章叶片图像采集与预处理??２．２图像采集??本文试验黄瓜叶片图像采集自宁夏大学试验大棚，大棚内部图２－２所示，宁夏大学试验大棚??位于银川市贺兰县，大棚内灌溉施肥设施齐全。本文根据需求选取结果期叶片作为试验样本，采??摘过程中遵循叶面平整、大小一致、叶片完整的原则进行采摘，按照不同的含水量水平进行采取，??把叶片分为四个水平，每个水平各摘取１５０片叶片，共采集２００片叶片，从中选取训练集丨５０片，??测试集５０片。由于黄瓜叶片蒸腾量大，会影响后续的试验测量，因此使用保鲜袋进行保存，本??文对黄瓜叶片图像的采集是使用智能手机进行拍摄，将黄瓜叶片放到一张白纸上，在光照均匀的??室内进行拍摄，拍摄图像图２－３所示，并对拍摄之后的图像进行标记。??图２－２大棚内部种植图?图２－３大棚黄瓜图像??本文测量黄瓜叶片含水率的仪器是高精度分析天平和电热鼓风干燥箱，图２－４为高精度分析??天平，图２－５为电热鼓风干燥箱，黄瓜叶片含水率测量方法是使用高精度天平称取鲜叶质量，并??记录下来，然后再使用干燥机进行烘干，烘干至没有水分减少，然后称量质量，并记录，为了突??出干湿叶片的差异性，使用千基含水率进行计算，计算公式如下：??ｗ?＝?—＇￣＾ｘｌ〇０％?（２－１）??ｍ２??式中：ｗ为黄瓜叶片的千基含水率；０１，为黄瓜叶片的鲜叶质量，ｍ２是黄瓜叶片的干叶质量。??－?／?１?｜??．．?ｍｉ??图２－４高精度分析天平?图２－５电热鼓风干燥箱??－８－??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于岩性识别的BP神经网络孔隙度预测[J]. 魏杰,杨斌,刘锋,张智南. 石油化工应用. 2020(03)
[2]基于中值滤波算法的医学影像图像除噪设计实现研究[J]. 袁乐民. 贵州大学学报(自然科学版). 2020(02)
[3]基于线性回归分析模型的藏药波棱瓜子产量预测及其影响因子解析[J]. 冯欣,登巴达吉,孔四新,李海奎,Shuya K.,仲格嘉. 中国现代中药. 2020(03)
[4]基于改进OTSU算法的快速作物图像分割[J]. 白元明,孔令成,张志华,赵江海,戴魏魏. 江苏农业科学. 2019(24)
[5]基于Matlab GUI的数字化伽马能谱仪实验设计[J]. 吴和喜,张庆,徐辉,刘义保. 实验技术与管理. 2019(12)
[6]基于改进全卷积神经网络的黄瓜叶部病斑分割方法[J]. 王振,张善文,王献锋. 江苏农业学报. 2019(05)
[7]基于Mask R-CNN的葡萄叶片实例分割[J]. 乔虹,冯全,赵兵,王书志. 林业机械与木工设备. 2019(10)
[8]免疫遗传算法最大类间方差图像分割法研究[J]. 王学忠,李美莲. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2019(05)
[9]基于RGB与HSV颜色空间的水稻齐穗后叶片SPAD值估测方法研究[J]. 杨爱萍,张坤,段里成,汪建军,白晓东,杨军. 江西农业学报. 2019(08)
[10]基于改进LBP和Otsu相结合的病害叶片图像分割方法[J]. 许新华. 计算机产品与流通. 2019(08)
博士论文
[1]基于粒子群优化算法的图像分割研究[D]. 孙越泓.南京理工大学 2010
硕士论文
[1]基于图像处理的生菜叶片含水率检测研究及Android平台的实现[D]. 宋佳.江苏大学 2017
[2]基于机器视觉小麦叶片含水量检测研究[D]. 周田田.山东农业大学 2017
[3]图像处理技术在烤烟烘烤过程中的应用研究[D]. 段史江.河南农业大学 2012
[4]基于Otsu的图像阈值分割算法的研究[D]. 褚巧龙.燕山大学 2011
[5]基于图像处理的叶片含水量的无损检测研究[D]. 于常乐.吉林大学 2007
本文编号：3609756
【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１图像预处理流程图??
宁夏大学硕士学位论文?第二章叶片图像采集与预处理??２．２图像采集??本文试验黄瓜叶片图像采集自宁夏大学试验大棚，大棚内部图２－２所示，宁夏大学试验大棚??位于银川市贺兰县，大棚内灌溉施肥设施齐全。本文根据需求选取结果期叶片作为试验样本，采??摘过程中遵循叶面平整、大小一致、叶片完整的原则进行采摘，按照不同的含水量水平进行采取，??把叶片分为四个水平，每个水平各摘取１５０片叶片，共采集２００片叶片，从中选取训练集丨５０片，??测试集５０片。由于黄瓜叶片蒸腾量大，会影响后续的试验测量，因此使用保鲜袋进行保存，本??文对黄瓜叶片图像的采集是使用智能手机进行拍摄，将黄瓜叶片放到一张白纸上，在光照均匀的??室内进行拍摄，拍摄图像图２－３所示，并对拍摄之后的图像进行标记。??图２－２大棚内部种植图?图２－３大棚黄瓜图像??本文测量黄瓜叶片含水率的仪器是高精度分析天平和电热鼓风干燥箱，图２－４为高精度分析??天平，图２－５为电热鼓风干燥箱，黄瓜叶片含水率测量方法是使用高精度天平称取鲜叶质量，并??记录下来，然后再使用干燥机进行烘干，烘干至没有水分减少，然后称量质量，并记录，为了突??出干湿叶片的差异性，使用千基含水率进行计算，计算公式如下：??ｗ?＝?—＇￣＾ｘｌ〇０％?（２－１）??ｍ２??式中：ｗ为黄瓜叶片的千基含水率；０１，为黄瓜叶片的鲜叶质量，ｍ２是黄瓜叶片的干叶质量。??－?／?１?｜??．．?ｍｉ??图２－４高精度分析天平?图２－５电热鼓风干燥箱??－８－??
宁夏大学硕士学位论文?第二章叶片图像采集与预处理??２．２图像采集??本文试验黄瓜叶片图像采集自宁夏大学试验大棚，大棚内部图２－２所示，宁夏大学试验大棚??位于银川市贺兰县，大棚内灌溉施肥设施齐全。本文根据需求选取结果期叶片作为试验样本，采??摘过程中遵循叶面平整、大小一致、叶片完整的原则进行采摘，按照不同的含水量水平进行采取，??把叶片分为四个水平，每个水平各摘取１５０片叶片，共采集２００片叶片，从中选取训练集丨５０片，??测试集５０片。由于黄瓜叶片蒸腾量大，会影响后续的试验测量，因此使用保鲜袋进行保存，本??文对黄瓜叶片图像的采集是使用智能手机进行拍摄，将黄瓜叶片放到一张白纸上，在光照均匀的??室内进行拍摄，拍摄图像图２－３所示，并对拍摄之后的图像进行标记。??图２－２大棚内部种植图?图２－３大棚黄瓜图像??本文测量黄瓜叶片含水率的仪器是高精度分析天平和电热鼓风干燥箱，图２－４为高精度分析??天平，图２－５为电热鼓风干燥箱，黄瓜叶片含水率测量方法是使用高精度天平称取鲜叶质量，并??记录下来，然后再使用干燥机进行烘干，烘干至没有水分减少，然后称量质量，并记录，为了突??出干湿叶片的差异性，使用千基含水率进行计算，计算公式如下：??ｗ?＝?—＇￣＾ｘｌ〇０％?（２－１）??ｍ２??式中：ｗ为黄瓜叶片的千基含水率；０１，为黄瓜叶片的鲜叶质量，ｍ２是黄瓜叶片的干叶质量。??－?／?１?｜??．．?ｍｉ??图２－４高精度分析天平?图２－５电热鼓风干燥箱??－８－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于岩性识别的BP神经网络孔隙度预测[J]. 魏杰,杨斌,刘锋,张智南. 石油化工应用. 2020(03)
[2]基于中值滤波算法的医学影像图像除噪设计实现研究[J]. 袁乐民. 贵州大学学报(自然科学版). 2020(02)
[3]基于线性回归分析模型的藏药波棱瓜子产量预测及其影响因子解析[J]. 冯欣,登巴达吉,孔四新,李海奎,Shuya K.,仲格嘉. 中国现代中药. 2020(03)
[4]基于改进OTSU算法的快速作物图像分割[J]. 白元明,孔令成,张志华,赵江海,戴魏魏. 江苏农业科学. 2019(24)
[5]基于Matlab GUI的数字化伽马能谱仪实验设计[J]. 吴和喜,张庆,徐辉,刘义保. 实验技术与管理. 2019(12)
[6]基于改进全卷积神经网络的黄瓜叶部病斑分割方法[J]. 王振,张善文,王献锋. 江苏农业学报. 2019(05)
[7]基于Mask R-CNN的葡萄叶片实例分割[J]. 乔虹,冯全,赵兵,王书志. 林业机械与木工设备. 2019(10)
[8]免疫遗传算法最大类间方差图像分割法研究[J]. 王学忠,李美莲. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2019(05)
[9]基于RGB与HSV颜色空间的水稻齐穗后叶片SPAD值估测方法研究[J]. 杨爱萍,张坤,段里成,汪建军,白晓东,杨军. 江西农业学报. 2019(08)
[10]基于改进LBP和Otsu相结合的病害叶片图像分割方法[J]. 许新华. 计算机产品与流通. 2019(08)
博士论文
[1]基于粒子群优化算法的图像分割研究[D]. 孙越泓.南京理工大学 2010
硕士论文
[1]基于图像处理的生菜叶片含水率检测研究及Android平台的实现[D]. 宋佳.江苏大学 2017
[2]基于机器视觉小麦叶片含水量检测研究[D]. 周田田.山东农业大学 2017
[3]图像处理技术在烤烟烘烤过程中的应用研究[D]. 段史江.河南农业大学 2012
[4]基于Otsu的图像阈值分割算法的研究[D]. 褚巧龙.燕山大学 2011
[5]基于图像处理的叶片含水量的无损检测研究[D]. 于常乐.吉林大学 2007
本文编号：3609756
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