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题名基于图像处理的秧苗均匀度合格率检测
被引量:5
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作者
马立新
夏利利
刘璎瑛
李芃萱
朱伟
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机构
江苏省农业机械试验鉴定站
南京农业大学人工智能学院
南京农业大学工学院
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出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期387-393,共7页
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基金
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2019-25)。
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文摘
插秧机试验鉴定时要人工测定插秧前秧苗培育均匀度,为提高鉴定效率,本研究提出基于图像分割和形态学操作的秧苗均匀度合格率自动检测方法。首先将获取的秧苗根茎部图像在2G-R-B颜色空间进行灰度化处理,阈值分割后进行形态学操作,完成面积阈值和形状阈值的二次分割,得到只含有水稻秧苗的二值化图像;其次根据移距和秧苗深度确定取样方格大小,按方格大小进行图像划分,选取图像中间部分的20个小格,输出每小格内的秧苗数量,与农艺要求进行比对,符合要求记作该小格合格;最后根据DG/T 008-2019《农业机械推广鉴定大纲水稻插秧机》,计算3个不同苗盘图像的合格方格数,得到插秧前秧苗均匀度的合格率。结果表明,采用图像处理方法可以实现插秧前秧苗的均匀度合格率计算,秧苗统计的准确率可以达到97.95%,方格检测的准确度可以达到96.67%。处理每幅图像的平均耗时为2.461 s,大大提高了检测效率。
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关键词
秧苗茎部图像
图像分割
形态学操作
均匀度检测
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Keywords
image of seedling stems
image segmentation
morphological operation
uniformity detection
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S511.01
[农业科学—作物学]
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