利用图像处理技术检测粮仓害虫的研究

运用图像处理技术实现粮仓害虫的检测 .通过特制的粮食取样器在粮仓中采集图像序列 ,实时地进行图像增强和二值化处理 ,并在线给出有无害虫的图像、文字和声警信息 ,利用切换采样点时间进行图像特征的提取、分类等深层信息处理 ,从而还可以给出有关粮仓害虫种类、密度和位置等相关信息 ,并结合现有成果和专家经验给出相应的操作指导建议 .文中给出了系统的总体设计及其实现方案 .研究结果表明 ,该系统获得了较好的检测效果 。

储粮害虫检测新技术及应用现状

储粮害虫的检测是粮食储藏部门的研究热点。害虫种类的正确识别是粮食管理人员进行害虫综合防治的必要依据。文章扼要评述了几种储粮害虫检测的新方法:声测法、近红外光谱法、X射线法、电导法、微波雷达检测法、图像识别法和电子鼻法,并展望了未来的发展趋势,为更好地进行储粮害虫检测提供了新思路。

储粮害虫声检测技术研究进展与展望

与传统的储粮害虫检测方法相比较,储粮害虫声检测技术以其简单、快速、价廉、准确等优点正日益受到重视。在综合分析国内外储粮害虫声检测技术研究的文献以及已有工作基础上,扼要评述了储粮害虫声检测技术研究的背景和进展状况,提出了储粮害虫声检测技术研究需要进一步解决的问题和发展趋势。

基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件设计

介绍了基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件部分各环节的具体实现。系统运用基于标记点透视变换的图像配准方法,对近红外图像进行倾斜、变形等校正;采用基于双区域连通阈值面积比的区域生长法判别出近红外图像中的活虫;融合多源图像的信息,准确定位出可见光图像中的活虫。提取出活虫的21个整体形态学特征和7个局部形态学特征,把特征空间优化为7维,运用SAA-SVM分类器进行识别分类。结果表明,检测系统对15类活虫的正确识别率达到94.8%。

近红外高光谱成像技术检测粮仓米象活虫

为了准确地统计出仓储害虫的密度,需对储粮活虫和死虫进行有效地判别。该文研究开发一个900～1 700 nm的近红外高光谱成像系统来检测仓储小麦活虫。用液氮低温猝死法杀死米象,在其死亡后0～7 d进行高光谱图像采集。随着粮虫死亡时间的延长,粮虫相对光谱反射率逐渐增大,到死后第5天时粮虫的光谱曲线基本趋于稳定。应用相邻波长指数法对1 320～1 680 nm之间的110个波长的高光谱图像进行分析,提取出最优波长为1 417.2 nm。提出双区域连通阈值面积比的区域生长法粮虫活虫判别方法,即当粮虫的双区域连通阈值面积比大于0.5时,应判别为活虫。结果表明,自粮虫死亡后的第2.0天开始,储粮活虫与死虫的训练样本和检验样本全部被正确识别,为实现储粮活虫的计算机视觉实时检测与分类提供依据。

基于计算机视觉的储粮活虫检测系统硬件设计

设计了基于可见光-近红外计算机视觉的储粮活虫检测系统,该系统主要由粮虫自动分离子系统、粮虫传输子系统、光照箱、图像采集子系统4部分组成。粮虫自动分离子系统可从粮食样本中快速、有效地分离出粮虫,并进行自动除尘;粮虫传输子系统可准确接收筛下物,并输送采集盒到图像视觉采集部分的正下方以供图像采集;光照箱可为采集盒中的筛下物提供均匀的可见光-近红外波段的漫反射光;图像采集子系统可同时采集筛下物的近红外图像和可见光图像。系统对危害严重的9类储粮活虫的筛分率达到96.06%。实验验证了该系统的可行性。

储粮害虫检测技术研究进展

储粮害虫是危害粮食安全的主要因素之一,害虫检测技术对于粮食综合管理有非常重要的意义。根据国内外学者对储粮害虫检测技术的研究报道,本文归纳和总结了各种检测技术,分别介绍传统类、新型物理及生物类检测法。传统检测方法较为成熟并已被标准化,常用方法有直观检查法、取样筛检法、探管诱捕法;物理检测法较为新颖,以快速无损型检测方法为主,包括近红外及高光谱法、软X射线、电导率法、声测法、微波法、图像识别法、电子鼻等七种;生物检测法多为辅助性方法,常与其他方法联用以达到较优检测效果。本文对各种方法进行深入比较,并探讨国内外最新害虫检测技术,以期为将来研发合适的检测方法和仪器提供参考。

储粮害虫检测方法研究进展

科学、快速、准确进行储粮害虫检测是高效开展害虫综合防治的前提,也是保障粮食安全储藏的重要措施。本文根据国内外储粮害虫检测方法研究与应用进展情况,介绍了直观检查法、取样检查法、诱集检查法、电子检查法等储粮害虫检测方法及其优缺点,展望了储粮害虫检测技术发展方向,以期对我国储粮害虫发生的预测预报研究与应用有所裨益。

储粮害虫声检测隔声室的设计

基于双层墙隔声和多孔吸收原理,结合储粮害虫活动声的特征,设计了一种体积为6m3的隔声室.该隔声室利用胶合板作为双层墙壁材料,两墙壁间距离为0 08cm,外墙壁均匀穿孔,孔径为1mm,间距为1 5cm,并在支撑物上加垫较硬吸声材料组成准双重穿孔隔声结构.实验表明,在125～2000Hz的频带范围内,隔声室能均匀隔离环境噪声,平均隔声量为22dB,可满足储粮害虫活动声的频率范围和声压级要求.

书虱实验种群饲养技术研究

系统介绍了书虱 (booklice)实验种群的饲养技术。研究表明虱啮属 (Loposcelis)昆虫的最佳饲养条件为 :饲料 :全麦粉 +酵母粉 +脱脂奶粉 (10∶1∶1) ;温度 2 5℃～ 2 8℃ ,相对湿度 75 %～ 80 %。以嗜卷书虱Loposcelisbostrychophila和嗜虫书虱Loposcelisentomophila为例 ,分析了上述饲养条件对两种书虱的生长发育及繁殖力影响的结果。

仓储粮食中害虫活动声功率谱特征研究

通过建立粮食中害虫活动声的无规声源模型,对赤拟谷盗(Tribolium castaneum Herbst)成虫分别在小麦、大豆和玉米中的爬行声以及赤拟谷盗成虫、黑菌虫(Alphitobius diaperinus Panzer)成虫和米象(Sitophilus oryzae Linnaeus)成虫分别在小麦中的爬行声进行采集.研究了爬行声信号的功率谱特征.结果表明,害虫在粮食中的爬行声功率谱为离散谱,其特征不仅受害虫种类影响,而且与粮食种类有关.

基于近红外高光谱成像的粮虫生命体征检测研究

快速、准确地检测出粮虫的生命体征是粮虫有效综合防治的关键。用液氮低温猝死法杀死粮虫谷蠹,利用构建的近红外高光谱成像系统采集谷蠹的高光谱图像。随着粮虫死亡时间的延长,粮虫相对光谱反射率逐渐增大。提出了基于最大离差法的最优特征波长提取方法,提取出可区分活虫和死虫的最优波长为1 417.2nm。应用区域生长法分割粮虫的图像,并由固定阈值法进行粮虫的自动判别。自粮虫死亡后的第2.5天开始,活虫的识别率达到100%。粮虫图像平均灰度值和其体内的ATP合成酶活性、蛋白质含量之间具有很强的负指数相关关系,与水分含量之间具有很强的负线性相关关系。由此表明,利用近红外高光谱成像系统鉴别粮虫的生命体征是可行的。

基于近红外超光谱成像的谷蠹活虫检测研究

快速准确地检测出仓储活虫是粮虫有效综合防治的关键。在谷蠹低温猝死后的0～7d，利用自行研制的近红外超光谱成像系统进行图像采集，谷蠹光谱反射率随死亡时间的增加而逐渐增大，到死后第3天时光谱曲线基本趋于稳定。应用主成分分析法提取出最优特征波长为1417．2nm，在特征波长下谷蠹图像平均灰度值与其体内的ATP合成酶活性和水分含量之间分别具有极显著的负指数相关关系和负线性相关关系。采用双区域连通阈值面积比的区域生长法自动判别谷蠹活虫，结果表明，在谷蠹死亡1．5d后，利用近红外超光谱成像技术能对活虫与死虫进行正确判别。

基于害虫声频域特征的储粮害虫种类鉴别研究

分别对赤拟谷盗(Tribolium castaneumHerbst)成虫、米象(Sitophilus oryzaeLinnaeus)成虫以及两者复合后在粮罐内小麦中的爬行声进行了采集,进行了爬行声信号的再现和功率谱估计。利用爬行声信号的频域特征进行了害虫种类的鉴别研究。研究表明,害虫声频域特征比时域信号对鉴别害虫种类更具有可靠性。图4,参7。

利用方向投影算法计算仓储害虫图像倾斜角度

针对无明显的直线特征的仓储害虫图像,提出了一种基于整数Bresenham算法求方向投影值,利用方向投影值检测图像的倾斜角度的方法。实验结果表明,该算法能快速准确地测量出仓储害虫图像的倾斜角度,并具有很强的抗干扰性和应用适应性。

仓储害虫检测技术的研究现状及展望

分析了国内外几种主要检测技术的研究结果,比较了近红外线光谱、X射线、微波雷达、电导等检测技术的优缺点,力求探索储粮害虫检测技术的创新点,为仓储害虫检测提供更好的技术支撑。

散储小麦中探管诱集和取样筛检书虱和锈赤扁谷盗效果比较研究

在高大平房仓散装小麦堆中夏季高温期间分别采用取样筛检和探管诱捕器诱集检测的方法,定点检测粮堆中发生的书虱和锈赤扁谷盗的数量,并比较两种检测方法的效果差异。结果表明,两种检测方法检测到害虫的数量均随着夏季环境温度的上升和粮温上升而增加。在粮温21～31℃的情况下,每间隔3d 检查探管诱捕器中的害虫数量与取样筛查的结果有一定的相关性。以代表性的检测点进行比较,对于书虱两种检测方法的相关线性关系为:Y=0.329x-7.1423,对于锈赤扁谷盗两种检测方法的相关线性关系为:Y=0.1489x+0.9363。

利用Radon变换计算粮仓害虫图像的倾斜角度

针对无明显的直线特征的仓储害虫图像,提出了一种基于Radon变换算法定位图像区域和检测图像倾斜角度的方法。实验结果表明,该算法能快速、准确地测量出仓储害虫图像的倾斜角度,并具有很强的抗干扰性、应用适应性和抗随机噪声的特性。

基于单片机的储粮害虫检测报警系统设计

要基于粮食仓库中害虫喜欢钻孔的习性,介绍了储粮害虫检测报警系统的设计。该系统主要由AT89 S52单片机、电源、光电传感器、报警器和显示器等部分组成。其中,AT89 S52单片机为本系统的核心部件,光电传感器主要实现对害虫的检测。实际应用表明,该系统能有效地检测储粮害虫情况并报警。

基于小波包分解的2种储粮害虫活动声信号分析

采集不同温度下玉米象(Sitophilus zeamais)成虫在小麦、玉米和米象(Sitophilus oryzae)幼虫在薏米中活动的声信号进行小波包分解,并提取分解节点的能量、能量比、能量熵均值3个特征进行分析。结果表明:相同温度下玉米象在小麦、玉米中活动声信号的节点能量和节点能量比有差异,能得到2类信号差异的频段;2类信号的能量熵均值差别较大,并可发现小麦和玉米不同储粮中玉米象活动声信号能量熵均值的统计规律;不同温度下米象幼虫在薏米中活动声信号节点能量均值、节点能量比均值和能量熵均值皆存在差异;不同温度和不同种类粮食均会影响储粮害虫活动声信号,其活动声在小波包分解特征中差异显著。