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摘要:目的 针对现有菌落计数仪结构复杂、便携性差等缺点,本文设计了一种基于图像处理技术和Android平台来完成菌落自动计数的系统.方法 该系统由硬件拍照设备采集菌落图像,以智能手机为主要操作载体,对图像进行光谱阈值分割、中值滤波、洪水填充、开值运算、八邻域边界跟踪等多种算法处理后实现自动计数.结果 与菌落计数仪相比,该系统使用移动端手机APP实时获取菌落图像并得到计数结果,可直接在手机上对结果进行手动校正,具有成本低、操作简单、便携性好等优点.结论 基于图像处理的菌落自动计数系统与人工计数结果的相对误差不超过5%,满足菌落计数的要求....
[硕士论文] 司秀娟
控制科学与工程 中国科学技术大学 2017(学位年度)
摘要:精准农业是以定时、定位、定量控制农资农作为核心理念,以低投入、高收益为目标的现代化农业生产模式,代表着可持续环保型农业的发展方向。对于精准农业所需要的定位、定量等信息,图像的获取和处理具有重要的意义。三维图像弥补了二维图像在深度信息上的缺失,因此在实际应用中更为精确,其中,基于ToF(Time of Flight)相机的三维成像技术可直接获取目标的深度信息,在农作物位置及表型参数的确定上优势明显。结合ToF相机获取深度信息的快捷性和室外操作的简便性,本文提出了将其应用于精准农业领域研究的方案,并针对精准农业所需的定位、定量等信息,做了以下研究工作。
  在农作物的位置信息获取研究中,提出对典型植株进行边缘检测后再进行平滑窗口内密集叶片检测的方法,获取典型植株的位置信息;考虑复杂背景的干扰,提出基于深度特征的阈值分割方法,对蔬菜进行深度阈值分割后求取单棵蔬菜连通域的质心,获取蔬菜的位置信息。
  在农作物表型特征参数的获取研究中,首先基于Harris角点检测获取主茎的根部和顶端坐标,通过计算三维坐标的欧氏距离得到典型植株的株高;对于蔬菜生长态势的研究,本文通过获取其纵向和横向的形态来共同评定其尺寸大小,并设计了算法流程,为农作物的长势评估提供更精确的解决方案。
  针对三维图像在精准农业定位、定量研究上的优势,本文提出使用ToF相机获取农作物深度信息,并对农作物位置信息和表型特征参数进行检测和提取,为ToF相机在精准农业领域的研究提出了具体的方案,并验证了可行性。
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