摘要
利用机器视觉技术对蔬菜幼苗的生长特征信息进行了无损检测,该研究技术是定量化研究植物生长规律的关键技术之一,并为蔬菜自动化生产过程中的嫁接、移栽、间苗等作业提供必要的技术理论依据.该研究通过在温室内设计了一套计算机视觉系统,对多株群体蔬菜苗的生长进行了长时间、连续、快速的无损检测,并利用VB6.0编制了图像处理软件,提取了蔬菜幼苗的外部形态特征,经过图像处理软件分析得到蔬菜幼苗的日生长变化规律,发现蔬菜苗在夜间的生长率明显高于白天.研究表明,采用机器视觉及图像处理技术可以快速、准确地监测出蔬菜幼苗的外部形态特征量,能够对蔬菜生长状态进行直观测量,实现对蔬菜幼苗生长规的定量化研究,为蔬菜生产过程中相关作业的自动化提供可靠的理论依据.
利用机器视觉技术对蔬菜幼苗的生长特征信息进行了无损检测,该研究技术是定量化研究植物生长规律的关键技术之一,并为蔬菜自动化生产过程中的嫁接、移栽、间苗等作业提供必要的技术理论依据.该研究通过在温室内设计了一套计算机视觉系统,对多株群体蔬菜苗的生长进行了长时间、连续、快速的无损检测,并利用VB6.0编制了图像处理软件,提取了蔬菜幼苗的外部形态特征,经过图像处理软件分析得到蔬菜幼苗的日生长变化规律,发现蔬菜苗在夜间的生长率明显高于白天.研究表明,采用机器视觉及图像处理技术可以快速、准确地监测出蔬菜幼苗的外部形态特征量,能够对蔬菜生长状态进行直观测量,实现对蔬菜幼苗生长规的定量化研究,为蔬菜生产过程中相关作业的自动化提供可靠的理论依据.
出处
《中国科学：信息科学》
CSCD
2010年第S1期117-124,共8页
Scientia Sinica(Informationis)
基金
国家自然科学基金(批准号:50975097)
国家科技支撑计划(批准号:2006BAD11A10-013)
国家高技术研究发展计划(批准号:2006BAD11A10-013)资助项目
关键词
机器视觉
图像处理
嫁接
蔬菜苗
株高
vegetable seedling
machine vision
image processing
shoot height
