回归分析在葡萄叶面积测算中的应用

调查5个葡萄品种的叶片形状特征值及叶面积,利用相关和回归分析的方法,研究葡萄品种叶片的叶形特征值与叶面积的相关关系及回归方程。相关分析结果表明,红提品种单叶面积与主脉长×叶宽以及第2侧脉长的相关性最大;摩尔多瓦、魏可品种单叶面积与主脉长×叶宽以及叶宽的相关性最大;维多利亚品种单叶面积与第2侧脉长、主脉长的相关性最大;巨玫瑰品种单叶面积与主脉长×叶宽以及第2侧脉长的相关性最大;回归分析结果表明,主脉长×叶宽与叶面积的回归方程最优,利用其回归方程测定葡萄叶面积与实测叶面积误差很小,均不超过1％,该回归分析适于测量其叶面积的生长动态,是一种简单有效的叶面积测定方法。     

雷公藤叶面积的测算方法

叶面积是树冠特征的重要标志,是估算植物特征的重要参数.通过对雷公藤叶面积、叶长、叶宽、叶长宽乘积的测量和计算,拟合了叶面积与叶长宽乘积方程,检验了叶面积测算经验公式,测算了叶相关系数,为生产实践中雷公藤叶面积的测算找到了简便、快捷、适用的方法.     

机器视觉技术在农业工程中的应用

综述了机器视觉技术在农业工程中的应用.     

机器视觉技术在金莲花灌溉中的应用研究

应用机器视觉技术研究了判断作物缺水状态的方法。在日光条件下采集了金莲花叶片图像,然后分别提取了红绿蓝（RGB）三色分量和它们的相对系数rgb及色度H。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与作物缺水时间之间的相关特性．分析结果表明红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量都与缺水时间之间有相当高的相关性,可以用作利用机器视觉快速判断金莲花缺水状况的指标,而其他分量与缺水时间之间没有明显的相关性。     

四个葡萄品种叶面积的回归测算

调查了四个葡萄品种的叶片形状及大小,并用回归分析的方法研究了葡萄叶片的叶形特征值与叶面积的相关关系。相关分析表明:红提品种单叶面积与叶宽及与主脉长×叶宽的相关性最大;矢富罗莎品种单叶面积与主脉长及第1侧脉长的相关性最大;京秀品种单叶面积与叶宽及主脉长×叶宽的相关性最大;维多利亚品种单叶面积与叶宽及第2侧脉长的相关性最大。并利用相关性,得出其最优方程。     

机器视觉技术在现代农业中的应用

介绍了机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成,讨论了机器视觉技术在现代农业生产前、生产中和生产后的应用状况,并且在分析国内外研究现状的基础上,针对机器视觉在现代农业中的应用提出了目前存在的问题和未来发展的方向。     

机器视觉技术在金莲花灌溉中的应用研究

应用机器视觉技术研究了判断作物缺水状态的方法.在日光条件下采集了金莲花叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb及色度H.在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与作物缺水时间之间的相关特性.分析结果表明红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量都与缺水时间之间有相当高的相关性,可以用作利用机器视觉快速判断金莲花缺水状况的指标,而其他分量与缺水时间之间没有明显的相关性.     

机器视觉技术在农业生产中的应用研究

如今随着计算机硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展,机器视觉在农业的应用领域不断扩展。机器视觉技术在农业生产的应用可以节约劳动力、带动产业升级、推动农业现代化的发展进程,对未来农业的智能化发展具有重要意义。介绍了机器视觉技术在种子和果实分级检测、杂草和虫害监测、重型农机设备自动化、植保无人机等方面的研究和应用情况,并分析了其在农业生产中的不足和面临的挑战,以供相关研究人员参考。     

机器视觉技术在农产品检测中的应用研究

机器视觉技术在农产品检测领域得到了广泛的应用,并随着相关技术的不断成熟和发展,机器视觉在农产品检测领域中的应用必将对传统检测模式产生巨大影响。本文分析了机器视觉技术在农产品检测中的应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了初步的探讨。     

幼龄酒用葡萄叶面积的回归测算

酒用葡萄品种赤霞珠和梅鹿辄单叶面积分别与叶长和叶宽相关最密切,可用一元直线和曲线方程来估算,且以抛物曲线回归方程计算结果准确可靠。新梢叶面积与新稍粗度、叶片数目呈极显著正相关,可用其为自变量的多元回归方程来估算新梢叶面积。     

机器视觉技术在农业生产自动化领域中应用研究

分析机器视觉技术在农业生产自动化中的应用现状,提出应用中存在的问题,并分析研究此项技术的开发方向。     

数字化图像处理精确计量植物叶面积方法的研究

随着信息技术的发展,不规则图形面积的计算方法愈加成熟。分别利用像素法和方格法,同时对20个黄瓜品系的叶面积进行了测量;并以方格法的测量结果为对照,对像素法的测量结果进行了精度分析。结果表明:像素法对黄瓜叶片面积测定结果的变异系数为0.05%~0.10%、均值为0.07%,方格法测量结果的变异系数(0.51%~1.11%)和均值(0.82%),像素法测定结果更加稳定。且与数码相机拍摄取样法相比,像素法具有成像稳定、无缩放无变形不受到拍摄角度、对焦情况限制的优点,还可以在活体上直接测量,大大减轻田间工作量。像素法是1种广适性、精度高的叶面积测量方法,具有广阔的应用前景。     

基于机器视觉的青贮饲料质量监测系统设计与应用

设计了一套基于机器视觉的青贮饲料质量监测系统。系统在研究辨别青贮饲料质量关键因素的基础上,利用颜色明暗差别和纹理结构特征训练分类样本,采用聚类算法对传送带上饲料进行分类检测,实现了对青贮饲料质量的自动精准监测。该系统在剔除变质饲料的同时建立数据库统计优劣比率和饲料加工信息,为构建饲料质量可追溯体系奠定基础。     

扫描像素法测定植物叶面积的研究

对叶片图像扫描、像素统计过程中的影响因素进行了系统研究,建立了利用平台扫描仪和Photo-shop软件测定植物叶面积的方法,并对利用数字图像处理技术进行植物叶面积测定提出了进一步研究的方向。     

福州市常见植物比叶面积研究

[目的]研究不同植物的比叶面积与叶生物量的相关关系。[方法]以福州市24种常见绿化植物为试验对象,测定了其叶片干鲜重、叶面积及比叶面积并研究了不同物种的比叶面积对生物量增加的响应模式。[结果]回归分析表明,所有试验植物的叶面积（LA）与叶生物量（LM）均呈极显著正相关关系。6种植物在LA与LM之间的异速生长指数大于1．0,18种植物的异速生长指数小于1．0,24个植物物种异速生长指数的平均值为0．96。LA与（LM）0.94成正比。所有试验植物的叶片水分含量（MM）与LM均呈极显著正相关关系,8种植物在肘。与LM之间的异速生长指数大于1．0,2种植物的异速生长指数为1．0,14种植物的异速生长指数小于1．0。MM与（LM）0.96成正比。[结论]不同物种的叶面积和叶生物量之间的异速生长指数和常数存在显著差异。     

图像处理技术在玉米叶面积测量中的实际应用

要 通过图像处理法,利用图像像素比值和参考物法测量玉米叶面积。图像处理法与CI202叶面积仪法测定叶面积的相关系数为 0.9479,图像处理法与剪纸法比较相关系数 R₂为0.9382,图像处理法与LI-3100台式叶面积仪R₂分别为 0.8561,证明图像处理法与其他3种方法测量结果相关性较高,适合于室外大批量、快速、准确玉米叶面积测量。是对现有各种叶面积仪测量叶面积的有益补充,而不是取代。     

排种器试验台控制系统设计

排种器性能检测试验台主要由传送带系统、电机及驱动系统、机器视觉系统、PLC控制系统和控制中心5大部分构成。系统采用继电接触器和PLC实现电气控制,通过PLC控制变频器实现电机的无级调速,结合上位计算机可以实现电机速度的自动调节,控制精度较高。经过试验验证,整个控制系统性能稳定,运行安全可靠,满足了设计要求。     

有效叶面积指数与真实叶面积指数的模型转换

介绍了叶面积指数主要的测量方法(直接法和间接法),并分析了各种方法的优缺点。同时针对LAI-2000测量的有效叶面积指数较真实值偏小的问题,以小兴安岭林地为研究区,利用外业调查得到的有效叶面积指数,以及根据生物量之间的关系计算得到真实叶面积指数,建立了有效值和真实值二者的线性回归模型,并进行了精度验证,结果表明,该方法可行,精度较高。     

机器视觉识别田间成熟番茄的研究

为正确识别自然条件下田间成熟番茄,顺利完成其自动采摘,研究了基于颜色特征的田间番茄识别方法。对采集的100幅自然条件下田间番茄图片进行颜色特征提取和理解的基础上,建立了利用成熟番茄与背景(未成熟番茄、枝叶等)在I2颜色指标上的差异进行番茄识别的颜色模型,并利用Ostu法将成熟番茄从背景中分割出来。通过在顺光条件和逆光条件下进行试验,结果表明该模型可以较好地实现自然条件下田间成熟番茄的识别。     

农业机械机器视觉导航研究进展

总结了近十几年来农业机械视觉导航中作物行定位与导航参数提取的方法及研究进展,并提出一些符合我国农业机械导航发展的研究方向和有关方法。