梳棉内层杂质高光谱图像检测

以梳棉内部深度1 ～6 mm处的多种杂质为研究对象,研究了高光谱成像技术检测效果和可行性.在波长460～900 nm范围内,提取高光谱图像中杂质和棉花的像素光谱.采用二次判别分析分类像素,构造分割二值图像,使用面积过滤器和形态学组合方法剔除二值图像中的噪声点和伪目标,统计杂质检测效果.结果表明可以检测棉网内一定深度的普通杂质(植物性杂质)、彩色丙纶丝、有色线和有色布块,能够检测部分黑色毛发和灰色丙纶丝.其中,普通杂质的检测效果最佳,正确检测率超过80％.     

基于双目立体视觉技术的成熟番茄识别与定位

研究了基于双目立体视觉技术的成熟番茄的识别与定位方法,获取了成熟番茄的位置信息,用于指导温室内成熟番茄的自动化采摘作业.该方法利用成熟番茄与背景之间颜色特征的差异进行图像分割来识别成熟番茄;根据图像分割的结果,用形心匹配方法获取番茄中心的位置;然后根据相邻区域像素点灰度的相关性,利用区域匹配方法计算番茄表面各点的深度信息.使用限制候选区域和两次阈值分割的方法减少计算量,提高了计算精度.实验结果表明,工作距离小于550 mm时,番茄深度值的误差约为±15 mm.利用该测量方法可以实现成熟番茄位置信息的获取,测量精度较高.     

中国高等农业教育新农科建设的若干思考

中国迈向强国之路的冲锋号已经吹响。农业强国梦是中国梦的坚强支撑。中国高等农业教育站在了重要的历史节点上,处于一个新的历史机遇期,需要我们"农林人"思考如何建设好人民满意的高等农业教育。这就要求我们进一步解放思想,转变以往注重服务产业经济、培养专业技术人才的教育观念,深化教育教学改革,通过4个根本性的转变（从偏重服务产业经济向促进学生全面发展转变,从单学科割裂独立发展向多学科交叉融合发展转变,从专注专业教育向专业教育与通识教育高度融合转变,从专注知识本位向侧重个人本位转变）,探索实现农科学生全面发展与人生价值的新农科建设之路。     

机器视觉技术在黄花梨尺寸和果面缺陷检测中的应用

为提高出口水果品质,对黄花梨进行了机器视觉技术检测外形尺寸与表现状况的试验研究。通过确定图像处理窗口、利用Ｓｏｂｅｌ算子和Ｈｉｌｄｉｔｃｈ细化边缘;确定形心点找出代表果径,试验检测结果表明,预测果径值与实际尺寸的相关系数可达０．９６。对检测果面缺陷,提出利用红（Ｒ）、绿（Ｇ）色彩分量在坏损与非坏损交界处的突变,求出可疑点,再经区域增长定出整个受损面,试验对比表明该算法是精确的     

水果图像的背景分割和边缘检测技术研究

根据区域阈值法分别对所采集的彩色图像的红、绿、蓝三帧图像进行背景分割,发现在B 分量灰度直方图中利用双峰法选择阈值进行背景分割的效果最好;利用多种微分算子提取水果图像的阶跃性边缘,并用Hilditch 细线化方法对已提取边缘的图像进行了细线化处理,获得了较好的边缘提取和细化处理效果;所研究的背景分割和边缘检测技术的处理效果可以满足进一步进行水果的尺寸、果梗、形状和表面缺陷等检测的要求     

杂交水稻种子特征特性视觉检验分析与图像信息库的建立

为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理,利用自行研制的数字图像系统采集金优402、汕优10号、中优207、嘉优99、Ⅱ优3207共5个杂交稻种的样品图像,在此基础上运用开发的相关算法软件对每幅图像进行计算,从而获得各类稻种的长、宽、长宽比、面积、紧密度、色调等外观特征参数值范围,进而建立了5个杂交稻种的图像信息库。图像信息库可显示各杂交稻种的典型图像和相关特征值信息,有助于明确其特征特性的分类界限,为检验提供阈值选择的参考,并支持大量图片的管理、新品种的添加等,是机器视觉检验稻种的基础。     

提高农业工程类专业学生培养质量的探索

通过对农业大学中农业工程类专业教育实践的总结与探索,提出了提高农业工程类专业学生培养质量的方法和途径：即从培养一支高素质的师资队伍着手,确立教师在教学过程中的主导地位,鼓励教师运用现代化教学手段,更新教学观念,改革教学方法;着力完善实验室管理体制,重视实验教学,重视实习基地建设;注重素质教育,将技能培养作为学生教育的主要内容之一,促进学生全面成长。多年来的教育实践表明这些方法和途径是行之有效的。     

用计算机视觉进行黄花梨果梗识别的新方法

梨的果梗是否存在是分级的重要特征之一。通过计算机视觉系统摄取黄花梨图象,应用图象处理技术完成图象与背景的分割。针对使用细化及收缩膨胀算法识别果梗速度较慢,提出了一种快速算法。该法利用梨果梗直径小,选择不同大小的模板,判别图象中是否存在果梗,同时得到果梗头、底部与梨相交点的坐标,依据切线斜率信息,对果梗的完好性进行判断。试验结果表明,该算法可以１００％判断果梗是否存在,判断果梗是否完好的正确率达到９３％,判别速度提高４～６倍。而且该算法具有一定的鲁棒性,对旋转、移位不敏感。     

双锥式滚子水果输送翻转机构的研究

设计了一种能实现准球形水果自动单列输送并均匀翻转的机构，分析了水果尺寸与连续采集两幅图像时间间隔内水果转角量之间的关系，并在对双锥式滚子输送翻转机构中的水果进行受力分析和运动分析的基础上，指出输送和翻转机构参数的选择原则和结构设计中应注意的问题。     

皮棉表面多类异性纤维的高光谱图像检测

为了考察高光谱成像技术检测多类异性纤维共存时的性能,也为其今后用于商业化皮棉质量评价,或在线皮棉杂质分拣提供研究基础,试验采集丙纶丝和毛发共存的样本高光谱图像。依据单一异性纤维分割的最佳波段图像,获得灰度平均和小波变换后融合图像。通过对比小波变换融合图像,灰度平均图像,以及全波段下主成分和独立成分得分图像,获得用于目标分割的最佳图像。采用最优特征集和分类树判别方法,判别最佳图像分割后的连通区域,剔除噪声点和假阳性。依据目标判定原则,训练集和独立验证集的异性纤维识别率分别为84.09%和75.86%。结果表