自然场景下成熟苹果的图像识别研究

针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题,提出选用R-G色差模型,改进的Ostu最大类间方差法分割图像。然后用面积阈值法消除噪声,获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离。通过实验统计,根据苹果果实的最小外接矩形的边长设置累加器、搜索范围和圆心距。实验表明,这种方法可以取得较好的效果。

精准变量施肥技术研究现状及发展趋势

精准变量施肥是精准农业中的重要组成部分之一,主要对精准变量施肥的概念及国内外的研究现状进行了简单介绍,总结了变量施肥涉及到的关键技术,并阐述了精准变量施肥技术的所面临的问题及发展方向。

物联网实时智能捕鼠监测系统设计

鼠害给人们的生活和生产带来了不良影响,传统的捕鼠方式有局限性,对于“行踪不定”的鼠类很难一击必中,且人工成本高、工作效率低,无法用最小的成本减少最大的损失。全面介绍了基于物联网技术的智能实时捕鼠监测系统设计,从设计思路、系统功能分析、硬件设备、传感器选择、无线通信方式选择、云平台等方面依次进行阐述,并针对不同应用场景给出不同的技术方案,实现鼠害防治的智能化、实时化、空间可视化。此系统创新了鼠害防治的管理新模式,可实现高效率灭鼠,降低人工成本,提升工作效率。

苹果采摘机械手对果实损伤的影响

我国是苹果种植大国,机械采摘的快速发展与大面积推广应用为我国苹果产业的后续发展提供了强大的动力。但同时由于机械采摘带来的果实机械损伤每年都在增加。以此为依据,设计了一种采摘机械手,对果实进行模拟采摘,并使用仪器检测采摘后苹果硬度和可溶性固形物含量的变化,确定是否造成损伤。结论表明,该机械手在满足工作要求的同时,对果实几乎没有损伤。

基于matlab的苹果树枝图像分割方法研究

水果收获机器人机械手工作环境复杂。为了避免机械手与树枝相碰撞造成机械手的损坏,避障研究很有必要。获取障碍物信息是研究基础。把树枝图像分为枝干区域、成熟苹果区域、绿色区域,用matlab编程,分析三区域在RGB、YIQ、HSI颜色空间的分布情况。分别基于RGB和HSI色彩空间,采用阈值分割技术,对树枝图像进行分割,提取枝干区域,并实验比较其分割效果。找出适合苹果树枝图像的分割方法——剥离分割。

“农非贯通”一体化教学组织模式探讨——以农业自动化控制课程为例

本文以农业自动化控制课程为依托，提出涉农学科与非涉农学科交叉融合专业形态下一体化教学组织模式的相关内容，分别对“农非贯通”一体化教学组织模式的总体设计思路、具体实现以及应注意的问题进行了简单的探讨。

基于农业信息技术专业的数字图像处理课程设计

本文依据农业信息技术专业学生的培养目标及要求，结合数字图像处理课程的特点，提出该门课程教学内容的重新设计整合、创新教学方法及教学手段，并提出在课程设计建设过程中应注意的问题。

“农非贯通”的农业自动化控制一体化课程建设

随着自动化技术、计算机技术及通信技术在农业中的应用日益显现,现代农业朝着精细化、信息化、智能化的方向发展,农业自动化控制课程是农业信息技术专业面向农业自动化管理能力模块的一门核心课程,对形成＂农非贯通＂专业形态起到了重要作用。本文对课程建设背景、教学内容设计、教学组织模式等方面进行了探讨,也对课程建设存在的问题进行了思考。

基于YOLOX-MSBP机器视觉技术的生菜品质预测

针对传统机器视觉方法如YOLO在农产品质量检测中效率低下及准确性不足的问题,提出一种基于YOLOX-MSBP的机器视觉技术检测方法。YOLOX-MSBP检测方法旨在开发一种改进的机器视觉模型,以提高生菜品质的预测精度和处理速度。YOLOX-MSBP检测方法采用了Micro-branch检测分支、优化的主干网络和特征融合网络,并结合交叉验证技术对模型进行训练和优化。YOLOX-MSBP检测方法首先对YOLOX-MSBP模型进行了详细的网络结构设计,重点优化了特征提取和融合过程。通过对大规模数据集的训练和测试,模型在生菜品质预测任务上达到了超过95%的准确率。实验结果表明,该模型在提高预测速度和准确性方面均优于现有的机器视觉方法。基于YOLOX-MSBP的模型在生菜品质预测中表现出较高的性能,可为农业生产提供更有效的品质评估工具。建议未来研究可以将此模型应用于更多类型的农产品,以推广其在农业自动化检测中的应用。