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基于机器视觉作物叶片形态识别技术入选农业新技术优秀案例
dublicredits.com  2021-06-17 15:54  暣鍚

数字新技术主要包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能五大技术。根据数字化生产的要求大数据技术为数字资源云计算技术为数字设备物联网技术为数字传输区块链技术为数字信息人工智能技术为数字智能五大数字技术是一个整体。

近期天津市气候中心申报的“基于机器视觉作物叶片形态识别技术开发与应用”入选农业农村部“2021数字农业农村新技术新产品新模式优秀案例”。该研究项目建立了一套较完整的农作物叶片形态识别算法实现了基于机器视觉图像识别技术实现了摄像头多角度测量并自动矫正避免使用手持摄像装备拍照时因角度问题导致的图像畸变问题。为相关科研工作降低了农作物光合器官测量试验成本为气象、农业等部门提高为农服务针对性和精细化程度奠定了科技基础。

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机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息根据像素分布和亮度、颜色等信息转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉是一项综合技术包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合常用机器视觉来替代人工视觉。同时在大批量重复性工业生产过程中用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成是实现计算机集成制造的基础技术。

一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、 相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号传送给专用的图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息转变成数字化信号, dublicredits.com图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征如面积、数量、位置、长度再根据预设的允许度和其他条件输出结果包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等实现自动识别功能。

图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明视线总是集中在图像的主要特征上也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见在图像识别过程中知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征就会把它当作一个单元来识别而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。

新闻来源:中国气象局



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