木材树种计算机视觉识别技术发展与应用

我国是全球林产品生产、贸易和消费第一大国,因此受到国际社会的广泛关注。在木材和木制品贸易流通环节经常出现以假乱真、以次充好的现象,为国际履约执法和林产品产业监管带来严峻挑战。基于木材解剖的传统木材树种识别方法,一般只能识别木材到“属”或“类”。近年来发展的DNA条形码、近红外光谱等木材树种识别新技术虽然可以实现木材“种”的识别,但难以在口岸、现场等多场景下对大批量样本进行自动精准识别。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉识别技术可以从不同类别图像中提取关键特征,从而对图像进行分类,为木材树种分类带来新的途径。笔者首先介绍了基于图像采集、特征提取和树种分类的传统木材树种计算机视觉识别技术研究概况,然后从图像数据集构建、模型构建训练与测试以及系统开发等应用等方面介绍了基于深度学习的木材树种计算机视觉识别技术研究应用现状,并结合国内外研究进展对基于深度学习的计算机视觉识别技术在木材树种识别领域的应用进行了展望和提出建议,以期为木材树种自动精准识别研究提供新的思路。

基于计算机视觉识别技术的电气测量仪表自动化检定方法

由于传统方法存在图像识别能力低,导致仪表检定响应时长长,影响工作效率的问题。提出设计基于计算机视觉识别技术的电气测量仪表自动化检定方法。选用CCD工业相机对电气测量仪表进行图像采集,增设环形光源提升原始图像质量。根据领域平均法对采集到的电气测量仪表图像进行处理,设定合适的阈值处理图像边缘,完成图像预处理工作。将Hough变换应用到表检定过程中,实现对仪表指针变化的检测与分析,以完成自动化检定方法设计。实验结果表明,采用本方法进行检测的仪表检定响应时长均下降20%左右,该方法可有效提升仪表检定工作效率,降低时间损耗。

智能型果蔬保鲜分选成套设备的研制开发

介绍一套自主开发的全新的智能型果蔬保鲜分选成套设备,分析其设计要点、主要技术性能和工作原理。

柑橘大实蝇成虫的梳理行为

【目的】明确柑橘大实蝇Bactrocera minax成虫梳理行为规律,为挖掘防控柑橘大实蝇的新靶标,制订有效的害虫绿色防控策略提供理论依据。【方法】采用录像技术和基于计算机视觉识别技术的柑橘大实蝇成虫梳理行为检测与统计系统,对柑橘大实蝇成虫梳理行为的特征图谱、单次平均耗时和频次占比进行分析。【结果】结果表明,柑橘大实蝇雌雄成虫的梳理行为类型可以分别分为9和8种,雌雄成虫均有前足、后足、复眼、触角、口器、腹部、翅和中足的梳理,雌成虫还有产卵器梳理行为。柑橘大实蝇成虫可以从非梳理行为随意转入所有类型的梳理行为,或者从任一类型梳理行为转入非梳理行为。在柑橘大实蝇成虫的各类型梳理行为之间的频次占比和单次平均耗时均存在显著差异。其中雌雄成虫梳理前足的频次占比(♀:33.70%±2.53%;♂:33.89%±2.43%)和梳理翅的单次平均耗时(♀:15.58±2.55 s;♂:24.76±4.12 s)均为最高。【结论】柑橘大实蝇成虫各类型梳理行为的时间序列并不固定,但这些梳理行为之间具有一定的内在联系。