基于机器视觉的番茄长势信息无损检测的研究

基于机器视觉的番茄长势信息无损检测的研究
杭腾;毛罕平;张晓东;胡静
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2015(000)011
【摘要】A rapid determination method was using machine vision in a complex natural environment to test tomato stem diameter , plant height and fruit cross-sectional area .Growth information in different growth periods of tomato were ac-quired by using CCD camera , through preprocessing the image by the median filtering method .By extracting the target re-gion by the use of automatic threshold segmentation based on the color of Otsu R-G factor method , the correlation analy-sis of fitting function for the establishment of crop growth parameters and to target image characteristic value to realize ef -fective tomato growth information .The test results show relative error of detection of tomato stem diameter in the seedling stage, blossom and fruit period , fruiting period to be 1.73%~4.04%,0.64%~4.42%,0.46%~4.78%respective-ly.The relative error of plant height and fruit cross-sectional area detection were also found to be:1.2%~6.5%,0.8%~3 .1% respectively .%提出了利用机器视觉的方法在复杂自然条件环境下对番茄的茎粗、株高和果实横截面积进行快速测定方法。

通过利用CCD 获取不同生长周期下番茄的长势信息，采用中值滤波方法对图像进行预处理；采用基于r－g颜色因子的Otsu自动阈值分割法来提取目标区域。

同时，通过相关性分析建立作物长势参数与目标图像特征值的拟合函数，实现了番
茄长势信息的有效获取。

试验结果表明：对番茄茎粗的检测在幼苗期、开花坐果期、结果期的相对误差分别为1．73％～4．04％，0．64％～4．42％，0．46％～4．78％；株高和果实横截面积检测的相对误差分别为1．2％～6．5％，0．8％～3．1％。

【总页数】6页(P192-197)
【作者】杭腾;毛罕平;张晓东;胡静
【作者单位】江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室，江苏镇江212013;江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室，江苏镇江 212013;江苏大学现
代农业装备与技术教育部重点实验室，江苏镇江 212013;江苏大学现代农业装备
与技术教育部重点实验室，江苏镇江 212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
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