应用灰板校正提高计算机视觉预测棉花植株含水量的精确度

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棉花加工机械的智能传感器与数据采集考核试卷

A.隔离技术
B.滤波技术
C.信号调制
D.所有以上
10.智能传感器在棉花加工中的数据采集系统需要具备以下哪些特点？（）
A.实时性
B.可靠性
C.灵活性
D.所有以上
11.以下哪些传感器可以用于检测棉花加工机械的异常声音？（）
A.声音传感器
B.振动传感器
C.温度传感器
D. A和B
12.以下哪些方法可以用于智能传感器的故障排除？（）
D.数据可视化
4.以下哪些传感器可以用于棉花加工过程中的质量控制？（）
A.红外传感器
B.光谱传感器
C.振动传感器
D.声波传感器
5.智能传感器在棉花加工机械中的优势包括以下哪些？（）
A.减少人力成本
B.提高生产效率
C.降低故障率
D.所有以上
6.以下哪些因素会影响智能传感器在棉花加工中的数据采集准确性？（）
7.智能传感器的数据传输只能通过有线方式进行。（）
8.智能传感器在棉花加工中的数据采集不需要考虑成本因素。（）
9.智能传感器可以预测棉花加工机械的潜在故障并提前报警。（）
10.棉花加工机械的智能传感器与数据采集系统不需要定期维护。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请描述智能传感器在棉花加工机械中的主要功能，并说明其如何提高生产效率和产品质量。
4.棉花加工机械中的智能传感器可以通过_________协议进行数据传输。
5.智能传感器在棉花加工中的应用包括_________、_________和_________等方面。
6.在棉花加工机械中，_________传感器可以用来检测棉花的杂质含量。
7.智能传感器采集的数据需要经过_________和_________等步骤才能用于后续分析。

基于机器视觉的棉花识别与定位技术的研究

基于机器视觉的棉花识别与定位技术的研究摘要：随着农业机械化的不断发展，棉花的自动识别与定位技术成为了研究的热点。

本文通过对机器视觉的研究，设计了一种基于机器视觉的棉花识别与定位技术。

该技术主要基于图像处理与模式识别算法，能够准确地识别棉花，并确定棉花的位置信息，为后续的采摘、喷药等农业行为提供了重要的参考。

关键词：机器视觉、棉花识别、定位技术、图像处理、模式识别一、引言棉花作为一种重要的农作物，种植面积广泛，对农民的生计具有重要影响。

然而，传统的人工识别和定位方法往往效率低下、精度不高，且受制于人工条件的限制。

随着机器视觉技术的发展，利用计算机视觉技术对棉花进行自动识别与定位成为了可能。

二、相关技术介绍1. 图像处理技术图像处理是机器视觉技术的基础，通过对获取到的棉花图像进行处理，可以提取出关键的特征，为后续的识别与定位提供依据。

例如，通过阈值分割、滤波处理等方法，可以增强图像的对比度与边缘信息，更好地表达棉花的特征。

2. 特征提取技术图像中棉花的特征包括颜色、纹理等信息。

通过分析这些特征，可以得到棉花的形状、大小等重要信息。

在特征提取过程中，常用的方法有颜色特征提取算法、纹理特征提取算法等，这些方法能够从图像中提取出不同的特征，为后续的分类与定位提供支持。

3. 模式识别技术模式识别是机器视觉技术中的关键环节，通过对获取到的特征进行分类与识别，可以准确地识别出棉花的位置信息。

常用的模式识别方法包括神经网络、支持向量机等，这些方法具有较好的分类性能，能够处理大量的数据，并给出准确的识别结果。

三、方法与实现1. 数据采集在实验过程中，我们利用高分辨率的数码相机对棉花进行拍摄，获取了大量的棉花图像作为数据集，保证了实验的准确性和稳定性。

2. 图像处理与特征提取对于获取到的棉花图像，首先进行预处理，包括噪声去除、颜色空间转换等步骤，以得到清晰的图像。

然后，通过颜色特征提取算法和纹理特征提取算法，计算出图像中棉花的颜色和纹理特征。

棉花株顶识别系统的研究的开题报告

棉花株顶识别系统的研究的开题报告一、选题的背景与意义棉花是我国重要的农产品之一，是纺织工业的主要原料。

根据《中国农业统计年鉴》，我国棉花面积和产量位居世界前列。

随着科技的不断进步，对棉花生产的要求越来越高，例如高效、精准、可视化等等。

目前市场上已有许多针对棉花各个环节的研究和商业应用，但是对株顶识别这个领域的研究尚不多见。

本课题选取了深度学习和计算机视觉技术，针对棉花株顶的图像特征，建立了一个株顶识别系统。

该系统可以对不同阶段的棉花进行识别和分类，帮助农民和技术人员进行高效的管理和调度，提高棉花生产的效率和质量。

二、研究内容1.研究棉花株顶图像特征，抽取有效的识别特征。

2.建立深度学习模型，对棉花株顶进行识别分类。

3.利用计算机视觉技术开发一个在实际应用场景中可用的株顶识别系统。

三、研究方法及步骤1.收集棉花株顶的图像数据，包括棉花不同阶段和不同地区的图片，进行数据预处理和增强。

2.针对棉花株顶的图像特征，制定识别策略和模型建立方案，包括模型的选择、结构和参数。

3.利用深度学习框架开发株顶识别模型，通过大量实验调优优化模型，提高其准确性和鲁棒性。

4.利用OpenCV等计算机视觉技术，开发棉花株顶识别系统，包括图像采集、处理、识别和分类等功能。

5.对识别结果进行测试和评估，对系统进行完善和优化。

四、预期成果通过研究，预期达到的成果如下：1.了解和研究棉花株顶的图像特征和形态学特征，为后续的应用提供理论基础和技术支持。

2.设计和开发棉花株顶识别模型，实现对棉花株顶的准确识别和分类，提高棉花生产效率和品质。

3.开发一个高效、实用的棉花株顶识别系统，可应用于农场生产管理、棉花品种选育等领域。

五、研究难点1.棉花株顶图像的数据量大、分布广泛，需要进行预处理和归一化，同时要克服光照条件、成像角度等因素对代表性的困扰。

2.棉花株顶在各生长阶段具有不同的特征，需要构建适合不同阶段的模型，并考虑模型的可迁移性和泛化能力。

计算机视觉技术在农产品质量检测中的应用

计算机视觉技术在农产品质量检测中的应用计算机视觉技术在农业领域的应用正日益受到重视，其中之一就是农产品质量检测。

传统的农产品质量检测方法通常依赖于人工操作，存在不稳定、效率低下以及主观性强等问题。

而计算机视觉技术通过图像处理和分析，能够实现对农产品的自动化、高效率、客观性的检测，有助于提升农产品质量控制的水平。

一、计算机视觉技术在农产品质量检测中的原理计算机视觉技术主要依靠图像处理和分析算法来实现对农产品质量的检测。

首先，通过专用设备（如高分辨率相机）对农产品进行拍摄获取图像。

接下来，利用图像处理算法对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等，以提高图像质量。

然后，通过提取图像中的特征，如颜色、形状、纹理等，来描述农产品的特性。

最后，利用特定的分类算法或机器学习模型对特征进行分析和判别，以判断农产品是否符合质量要求。

二、1. 外观质量检测农产品的外观质量是消费者重视的一方面，计算机视觉技术可以通过图像处理和分析，对农产品的外观特征进行检测和评估。

例如，对水果的颜色、大小、形状进行分析，能够判断水果的成熟度和质量。

对蔬菜的表面缺陷、畸形进行检测，可以排除有病害或损伤的农产品，提高产品质量。

2. 内部品质检测农产品的内部品质是衡量其食用价值的重要指标，而计算机视觉技术可以通过透视图像或断面图像的分析，对农产品的内部品质进行评估。

例如，对粮食的杂质、虫蛀等进行检测，可以提高粮食的纯度和质量。

对蔬菜的贮藏部位进行断面图像分析，可以判断蔬菜是否存在腐烂或吸收过多水分。

3. 检测与分级农产品的大小、重量等指标是与质量直接相关的特征，计算机视觉技术可以通过分析图像中的对象大小、像素密度等特征来对农产品进行尺寸检测和分级。

例如，对水果进行尺寸检测，可以自动分选水果，提高生产效率和产品质量。

4. 植检与农药残留检测农产品的植检和农药残留检测是保证农产品质量和安全的重要环节，计算机视觉技术可以通过图像处理和分析，实现对农产品的植被与农药残留的检测。

应用MODIS遥感数据反演棉花水分信息

应用MODIS遥感数据反演棉花水分信息易秋香;王福民;包安明;王强;赵金【摘要】明确适宜的水分信息表征参数类型以及植被指数类型是提高MODIS遥感数据作物水分含量监测精度的关键.本研究获取了棉花叶片尺度(EWTleaf和FMC)、冠层尺度(EWTcan和VWC)水分含量信息,以及观测点的6类MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI、绿色植被指数VIgreen、差异红外指数6NDⅡ6、差异红外指数7NDⅡ7以及增强植被指数EVI),对水分含量表征参数与植被指数之间的相关关系进行了全面对比分析,筛选确定了最适宜的水分含量参数类型、植被指数类型以及各水分含量参数的估算模型.结果表明:①EW Tcan与各植被指数之间的相关性普遍优于其他3个水分含量表征参数;②6类MODIS植被指数中,NDVI以及EVI与各类水分含量表征参数之间的相关性表现最佳;③EWTcan的最佳估算模型是由NDVI构建的一元线性模型(REP＝45.38,r=0.681).【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2014(029)002【总页数】8页(P108-115)【关键词】MODIS数据;植被指数;棉花;水分信息;估算模型【作者】易秋香;王福民;包安明;王强;赵金【作者单位】中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011;浙江大学,杭州310058;中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011;中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011;中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐830011【正文语种】中文【中图分类】TP79;S1581 引言水分是控制植物光合作用、呼吸作用和生物量的主要因素之一，水分亏缺会直接影响植物的生理生化过程和形态结构，从而影响植物生长产量与品质，对研究植物水分状况具有重要的意义［1-2］。

由于遥感手段可以很好满足植被水分监测的空间广泛性和时间连续性的要求，国际上对遥感反演植被水分的研究早在20世纪70年代的下半期就已开始。

基于双目立体视觉技术的棉株动态识别研究

基于双目立体视觉技术的棉株动态识别研究随着农业科技的不断进步，农作物的管理和监测也取得了突破性的发展。

在棉花种植过程中，对棉株的动态识别是一项重要而具有挑战性的任务。

传统的监测方法往往需要大量的人力和时间，且精度有限。

本文将探讨一种基于双目立体视觉技术的棉株动态识别方法，以提高棉花种植的效率和质量。

双目立体视觉指的是通过两个摄像头获取不同角度的图像，并通过计算机视觉算法将这两个图像合成一个三维场景的技术。

通过利用立体视觉如此特殊的性质，我们可以获得棉株在三维空间内的信息，从而进行准确的动态识别。

首先，我们需要进行摄像头的标定。

通过放置一个标定板，分别对两个摄像头进行标定，可以获得每个摄像头的内部参数（如焦距和畸变参数），以及两个摄像头之间的相对位置和姿态。

这些参数将成为后续立体视觉计算的输入。

接下来，我们需要对棉田进行拍摄。

安装好双目摄像头后，我们可以将其定时拍摄棉花田地的图像。

为了尽量减少遮挡和光照条件的干扰，最好在白天晴朗的时候进行拍摄。

在获取了一系列图像后，我们将利用立体视觉算法进行图像处理。

首先，我们需要对图像进行预处理，如图像去噪和对比度增强。

然后，我们将使用立体匹配算法计算图像对之间的视差。

视差指的是同一点在不同视角下的像素点之间的差别，通过求解视差，我们可以获得棉株在三维空间中的位置信息。

接下来，我们需要进行目标检测和跟踪。

通过使用图像处理算法，我们可以提取出棉株的轮廓和特征点，并利用目标检测算法进行实时的棉株识别。

通过将当前图像与之前的图像进行对比，我们可以进行棉株的跟踪和动态识别。

最后，我们可以根据棉株的识别结果进行相应的农作物管理和监测。

通过分析棉株的生长状态和分布情况，我们可以调整灌溉和施肥的策略，以最大程度地提高棉花的产量和品质。

为农业管理和监测带来了新的机遇和挑战。

通过充分利用立体视觉的优势，我们可以实现对棉株生长状态的实时监测和识别，为棉花种植的管理提供准确和高效的手段。

计算机视觉技术在智能农业与农产品质量控制中的应用与优化

计算机视觉技术在智能农业与农产品质量控制中的应用与优化在当今信息技术发展快速的时代，计算机视觉技术正日益成为智能农业与农产品质量控制中的重要工具。

计算机视觉技术利用图像处理、模式识别等方法，通过计算机系统对图像或视频进行分析，从中提取出有用的信息，实现对农业生产和产品质量的监测和控制。

本文将介绍计算机视觉技术在智能农业与农产品质量控制中的应用，并探讨如何优化这一技术的应用效果。

首先，计算机视觉技术在智能农业中的应用极为广泛。

智能农业是利用先进的信息技术手段来提高农业生产效率和质量的一种农业模式。

计算机视觉技术作为智能农业中的核心技术之一，主要应用于农田管理、植物病虫害识别和农作物采摘等方面。

例如，计算机视觉技术可以通过图像识别技术对农作物生长状况进行监测，实时掌握土壤和气候等环境因素对农作物生长的影响，进而调整管理措施。

此外，计算机视觉还可以根据植物病虫害的特征，对受感染的植物进行识别和分类，提供快速而精准的病害监测，为农业生产提供及时有效的预警和防治措施。

此外，计算机视觉技术还可以应用于农产品采摘。

通过视觉传感器和智能机械装置的组合，可以实现对农作物的准确识别和定位，并进行自动化采摘，提高农作物的质量和采摘效率。

其次，计算机视觉技术在农产品质量控制中扮演着至关重要的角色。

农产品的质量控制是农业生产链条中不可或缺的环节，而计算机视觉技术能够实现对农产品的快速准确的非接触式检测和分析。

首先，计算机视觉技术可以应用于农产品的外观检测。

通过对农产品的形状、颜色、大小等特征进行分析和比对，可以快速鉴别出外观不良和缺陷，如裂果、烂果等，并及时采取合适的处理措施。

其次，计算机视觉技术还可以应用于农产品的内部质量检测。

例如，在果蔬生产中，通过计算机视觉技术对农产品的内部特征进行扫描和分析，可以检测到果实的糖度、酸度等关键指标，帮助农民掌握果实的成熟度和口感，提供决策依据。

此外，计算机视觉技术还可以应用于农产品的质量分级。

棉花水分检验的问题和建议

棉花水分检验的问题和建议
杨孝千
【期刊名称】《中国棉花加工》
【年(卷),期】1995(000)002
【摘要】经过不断的改革和完善，棉花水分检验的科学性和准确性有了很大的提高，但是，现实中仍然存在着两个问题，一个是仪器方面的，即Y412A型水分电测器在它的允许测量内存在一个不能工作的区域－非工作区；另一个是法规方面的，即对寒冷地区使用哪一型号的电测器没有限制，水分检验工作中出现了许多纠纷和扯皮现象,影响了标准和政策的贯彻实施。

【总页数】2页(P32-33)
【作者】杨孝千
【作者单位】山东省安丘市棉麻公司
【正文语种】中文
【中图分类】TS112.6
【相关文献】
1.棉花质量检验师职业资格制度实施中存在的问题及建议 [J], 白耀武
2.棉花品级检验存在的问题及改进建议 [J], 于英红
3.棉花仪器化公证检验中存在的问题及建议 [J], 姚新云;
4.德州棉花质量检验体制改革现状、问题及建议 [J], 马俊凯
5.棉花收购站应重视水分检验 [J], 朱德明
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基于计算机视觉技术进行棉花干旱诊断的研究的开题报告

基于计算机视觉技术进行棉花干旱诊断的研究的开题报告一、研究背景和意义棉花是我国的重要经济作物之一，在全球也有重要地位。

棉花的生长发育过程中，干旱是主要的生长障碍因素之一，特别是在干旱缺水区域，棉花的产量和品质受干旱影响很大。

因此，棉花干旱诊断和监测对于提高棉花的产量和质量具有非常重要的意义。

近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，基于图像处理和深度学习技术来进行农业植物的诊断和分类成为了热门的研究方向。

利用计算机视觉技术对棉花进行干旱诊断与监测，可以快速、准确的为棉农提供关于棉花干旱情况的信息，为决策提供有效的依据。

二、研究内容和方法本文将基于计算机视觉技术，使用深度学习模型进行棉花干旱诊断。

具体步骤如下：1. 数据采集与处理：利用无人机或卫星遥感技术获取棉花生长期间的图像数据，并对采集到的数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、标准化等步骤。

2. 特征提取：采用现有的图像特征提取方法，如传统的局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、纹理特征等，也可以利用预训练的深度学习模型进行特征提取。

3. 建立深度学习模型：选择合适的深度学习模型，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，并对模型进行训练和调优。

4. 棉花干旱诊断：利用训练好的深度学习模型对新采集的棉花图像进行干旱诊断，并给出干旱判断的置信度和干旱程度。

三、研究预期结果和贡献通过本研究，预计可以实现以下几个方面的贡献：1. 提出了基于计算机视觉技术进行棉花干旱诊断的方法，为棉农提供高效的棉花干旱诊断手段；2. 利用深度学习模型，提高了干旱诊断的准确性和置信度，为决策提供了更加可靠的依据；3. 研究结果对于提高棉花产量和品质具有积极的推动作用，也对于农业植物的诊断和监测有一定的理论和实践意义。

四、研究进度安排1. 第一年：收集和整理棉花干旱相关的数据，分析研究现有的棉花干旱诊断方法，探索计算机视觉技术在棉花干旱诊断中的应用。

2. 第二年：设计和实现基于计算机视觉技术的棉花干旱诊断模型，进行模型训练和调优，并对模型进行测试和评估。

基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建

基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建近年来，农业领域的科技创新持续推动着农作物的生产效率和品质的提升。

其中，计算机视觉技术的应用在农业中发挥了重要作用。

本文针对棉花长势监测的需求，提出了一种基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统的构建方案。

一、问题及背景棉花作为世界上最重要的经济作物之一，对我国农业经济与纺织产业具有重要的支撑作用。

而棉花的长势监测对于及时采取措施，提高产量和品质具有重要意义。

然而，传统的棉花长势监测方法主要依靠人工巡查和专家经验，存在着巡查效率低、监控区域有限以及容易出现误判等问题。

二、需求分析为了提高棉花长势监测的准确性和效率，我们需要构建一种基于计算机视觉技术的系统。

这样的系统需要能够实时采集棉花图像，并从图像中提取相关的特征信息，以实现自动化的长势监测。

同时，该系统还需要具备高效的数据处理能力、准确的识别算法以及友好的用户界面。

三、系统设计与实现1. 图像采集与预处理在系统中，需要使用高清晰度的摄像头进行棉花图像的采集。

为此，我们可以设置一定数量的摄像头分布在棉花种植区域的不同位置，以便全面地捕捉棉花生长的信息。

对于采集到的图像，首先要进行预处理，包括图像去噪、图像增强以及图像分割等，以提高后续识别算法的准确度。

2. 特征提取与分析通过图像分析，我们可以提取出一些与棉花长势相关的特征信息，如植株的高度、叶片的颜色和面积等。

首先，我们可以利用图像处理的方法来实现植株的分割与提取。

然后，结合形态学和颜色空间转换等技术，我们可以获取到更为具体的植株特征信息。

接着，通过对提取到的特征进行分析，我们可以对棉花的品种、生长状态和健康状况进行评估。

3. 长势监测与预警基于提取到的棉花特征信息，我们可以实现对棉花长势的监测和预警。

通过对每一棵棉花的生长情况进行分析，我们可以得到整个种植区域的长势状况。

当系统检测到长势异常的情况时，可以自动发出预警信号，提醒种植者及时采取措施进行处理。

机器视觉技术在棉花群体氮素营养诊断上的应用的开题报告

机器视觉技术在棉花群体氮素营养诊断上的应用的开题报告一、研究目的及意义：棉花在我国农业中占据相当重要的地位。

氮素是棉花生长发育过程中必不可少的养分，但适量的氮素供应仍然是困扰农业生产的重要问题之一。

因此，研究如何准确地进行棉花氮素营养诊断并及时地调整施氮量，对提高棉花产量和品质及保护生态环境具有重要的意义。

近年来，机器视觉技术在农业领域中得到广泛应用，可极大地提高棉花氮素营养诊断的效率和精度。

本研究旨在通过机器视觉技术对棉花群体进行氮素营养诊断，提高农业生产效率，探究机器视觉技术在氮素营养诊断上的应用及其优缺点，并评估其在棉花氮素营养诊断中的准确性、稳定性、可行性和经济效益，为今后农业生产提供技术支持和理论依据。

二、研究方法：本研究采用机器视觉技术对棉花群体进行氮素营养诊断，具体步骤如下：1.采集棉花生长过程中的影像数据，包括RGB图像和近红外图像；2.对图像数据进行预处理，包括噪声滤波、颜色校正、图像增强等操作；3.提取影像数据中的棉花特征，如颜色、形态、纹理等；4.基于提取的特征，建立氮素营养诊断模型，通过机器学习算法进行模型训练和测试；5.验证模型的准确性、稳定性和可行性，评估其在棉花氮素营养诊断中的经济效益。

三、研究计划：1.文献调研和理论研究（1个月）：通过查阅相关文献，了解机器视觉技术在氮素营养诊断领域的研究进展和发展趋势，掌握目前主流的氮素营养诊断方法，为后续研究提供理论和实践基础。

2.数据采集和预处理（2个月）：在实验田采集棉花图像数据，并对数据进行噪声滤波、颜色校正、图像增强等预处理，为后续特征提取和模型训练打下基础。

3.特征提取和模型建立（2个月）：结合氮素施用实验结果，选取可区分氮素营养水平的特征，并基于这些特征建立氮素营养诊断模型，通过机器学习算法进行模型训练和测试。

4.模型优化和验证（2个月）：对模型进行优化和验证，通过交叉验证等方法评估模型的准确性、稳定性和可行性，并计算模型的经济效益。

计算机视觉技术在智能农业和农产品质量检测中的应用

计算机视觉技术在智能农业和农产品质量检测中的应用智能农业正以其高效、精确的特点为农业产业带来了巨大的变革。

其中，计算机视觉技术作为智能农业的重要支撑，正在被广泛应用于农业生产中的各个环节，特别是在农产品质量检测方面。

本文将介绍计算机视觉技术在智能农业和农产品质量检测中的应用，并分析其优势和潜力。

首先，计算机视觉技术在智能农业和农产品质量检测中起到了关键的作用。

传统的农产品质量检测往往需要依赖人工操作，这不仅费时费力，而且容易出现主观误判。

而计算机视觉技术可以通过图像分析、特征提取等方法，实现对农产品的自动化检测和分类。

以果蔬为例，计算机视觉技术可以通过分析果蔬的颜色、形状、大小等特征，判断其成熟度、品质等指标，从而提高检测的准确性和效率。

其次，计算机视觉技术在农产品质量检测中具有多样化的应用场景。

一方面，计算机视觉技术可以应用于农产品的外观检测。

通过对农产品表面的图像进行分析，可以检测出表皮的损伤、病虫害等问题，帮助农民及时采取相应的防治措施。

另一方面，计算机视觉技术还可以应用于农产品的内部质量检测。

例如，在水果中，可以使用计算机视觉技术检测果肉是否完整、是否有内部腐烂等问题，提高水果的市场竞争力。

此外，计算机视觉技术在智能农业中还可以用于农药的精准施药。

传统的农药施药往往是盲目喷洒，容易造成农药的过度使用和环境污染。

而计算机视觉技术可以通过对农田图像的实时分析和处理，精确定位作物和杂草，制定出最优的施药方案，从而实现农药的精准施用，减少农药的浪费，降低对环境的影响。

此外，计算机视觉技术还可以用于农产品的质量溯源。

在智能农业中，农产品的质量安全是一个重要的问题，消费者对食品的安全性和可追溯性要求越来越高。

计算机视觉技术可以通过对农产品的图像和相关信息进行记录和管理，实现对农产品全生命周期的溯源管理，从种植、生产到销售，确保农产品的质量安全，并提供消费者所需的信息。

当然，计算机视觉技术在智能农业和农产品质量检测中也存在一些挑战和难点。

采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量

第29卷第24期农业工程学报 V ol.29 No.242013年12月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Dec. 2013 173 采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量王娟1，危常州1※，王肖娟2，朱齐超1，朱金龙1，王金鑫1（1. 石河子大学农学院农业资源与环境系，石河子 832000；2 新疆天业( 集团) 有限公司，石河子 832000）摘要：为了提高计算机视觉技术对棉花叶绿素含量的预测精度，该文应用计算机视觉识别方法，采用灰板校正图像亮度差异，对不同水分背景下棉花叶片叶绿素含量进行预测。

结果表明，光谱特征参数DGCI (dark green color index)、R-B与叶绿素含量之间存在极显著线性关系，未使用灰板校正图像的DGCI、R-B与叶绿素含量的相关系数分别为0.8857和-0.8726，使用灰板校正归一化处理后的相关系数分别为0.9073和-0.9016，灰板校正后提高了参数与叶绿素含量的相关性。

比较参数DGCI、R-B在校正前后对叶绿素含量的预测精度，结果显示校正后的DGCI、R-B建立的模型预测精度高于校正前，校正后参数DGCI的预测精度大于R-B。

采用校正后参数DGCI建立的Chl.a+b预测方程，其预测值与叶绿素实测值间均方根误差和相对误差分别为0.1200和5.28%，决定系数为0.8812，预测精度较高。

应用计算机视觉技术预测不同水分处理下棉花叶绿素含量具有可行性，使用灰板校正后参数DGCI 可以作为快速无损预测棉花叶绿素含量的最佳参数。

关键词：棉花，叶绿素，计算机视觉，预测，颜色特征参数，灰板校正doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.24.023中图分类号：S562，TP317.4 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2013)-24-0173-08王娟，危常州，王肖娟，等. 采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量[J]. 农业工程学报，2013，29(24)：173－180.Wang Juan, Wei Changzhou, Wang Xiaojuan, et al. Estimation of chlorophyll contents in cotton leaves using computer vision based on gray board[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(24): 173－180. (in Chinese with English abstract)0 引言植物叶片颜色可以指示植物养分、水分状况、植物病害以及叶片的衰老程度，与叶绿素的含量及组分的比例密切相关。

棉花植株水分含量的高光谱监测模型研究_苏毅

发展为开展大范围作物水分信息的及时监测提 Loss Index，SPSI) 模型对更大尺度植被含水量监
供了新的途径。研究表明，利用作物水分亏缺时测精度达到了 74%。上述研究虽然明确了不同植
引起的叶片颜色、厚度、结构等变化在高光谱反物叶片水分状况与光谱反射率之间的特定关系，
Cotton Science
Cotton Science
6期
苏毅等：棉花植株水分含量的高光谱监测模型研究
555
水分是影响作物光合作用的重要因素之一，含水量及干物质等影响，发现 1600 nm 和 820 nm
水分胁迫对作物长势和产量的影响比任何其它反射率的比值与水分含量高度相关，并设计了对
胁迫都要大[1]。因此，实时、准确地监测作物水分，植被含水量敏感的水分胁迫指数 (Moisture stress
棉花学报 Cotton Science 2010，22（6）：554~560
Cotton Science
棉花植株水分含量的高光谱监测模型研究
苏毅 1，王克如 1,2*，李少昆 1,2，肖春华 1,2，陈兵 1,2，王方永 1,2，唐强 1，陈江鲁 1，金秀良 1，吕银亮 1，王楷 1
(1. Key Laboratory of Oasis Ecology Agriculture of Xinjiang Construction Crop/The Center of Crop High-yield Research, Shihezi, Xinjiang 832003, China; 2. Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences/The National Key Facilities for Crop Genetic Resources and Improvement, NFCRI, Beijing 100081, China)

棉花加工设备的智能化生产与质量控制考核试卷

A.在线检测
B.离线检测
C.目视检测
D.自动补偿
5.智能棉花加工设备的质量控制系统中，哪个环节主要负责剔除不合格产品？（）
A.分拣系统
B.检测系统
C.传感器系统
D.控制系统
6.下列哪种算法常用于棉花加工设备中的图像识别？（）
A.人工神经网络
B.梯度下降算法
C.线性回归
D.主成分分析
7.智能化棉花加工设备中，以下哪个部件主要用于提高棉花的均匀度？（）
B.原料湿度
C.操作人员技能
D.环境温度
11.在智能化棉花加工设备中，哪个系统主要用于实现设备之间的协同工作？（）
A.传感器系统
B.控制系统
C.物联网系统
D.人工智能系统
12.下列哪种方法主要用于检测棉花加工设备中的金属杂质？（）
A.金属探测器
B.红外传感器
C. X射线检测
D.超声波检测
13.智能化棉花加工设备中，以下哪个部件主要用于调整棉花的长度？（）
A.大数据分析
B.云计算
C.人工智能
D.物联网技术
10.以下哪些设备属于棉花加工设备中的辅助设备？（）
A.自动打包机
B.空气压缩机
C.清洁机
D.金属探测器
11.智能化棉花加工设备中，哪些系统可以实现设备之间的数据交换？（）
A. PLC控制系统
B.工业以太网
C.无线通信系统
D.传感器网络
12.在棉花加工过程中，以下哪些方法可以用于减少棉花损伤？（）
3. ×
4. √
5. ×
6. ×
7. ×
8. ×
9. √
10. ×
五、主观题（参考）
1.智能化棉花加工设备特点：自动化程度高、生产效率高、质量稳定。优势：减少人力成本、提高生产速度、实时监控与调整生产过程。

计算机视觉运用于棉花水分养分供给系统设计

计算机视觉运用于棉花水分养分供给系统设计耿宾涛;王现君【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2017(039)011【摘要】A automatic water and agricultural fertilizer supply system based on computer vision is designed to solve the problem exits in cotton moisture detection and the excessive fertilization problem.A CCD camera equipped with a near-infrared transmitter is applied to get cotton leaves image information which is processed through relative difference percentage histogram to extract color feature,difference operator is applied to extract the time domain features;Fourier transformer is used to extract frequency domain characters of leaves texture;wavelet packet is employed to extract the time-frequency characteristics,and genetic algorithm is used to optimized to features to established the corresponding relationship between the cotton leaf image information and nutrient and water deficit of the cotton.The designed system is build up and works in Hubei province for testing its performance,and the results shows that this system greatly improved cotton production, reduced the amount of irrigation water、the amount of fertilizer and the residual amount of soil fertilizer , such reduce the pollution to the environment and the application prospect is good.%针对目前棉花水分检测存在的缺陷和过量施肥的问题,提出了一种基于计算机视觉的棉花水分养分亏缺实时检测和水分养分自动供给系统.运用配置有近红外光发射器的CCD照相机采集得到棉花叶片图像信息,对图像进行去噪音等预处理得到植物叶片的图像,对叶片水分亏缺和缺素信息相关的颜色特征、纹理的时域特征、纹理的频域特征及缺素初期斑点的时频特征,分别运用相对差值百分率直方图、差分算子,以及傅里叶变换和小波包提取等新方法进行提取,并利用遗传算法对提取的众多特征项进行优化选择,建立棉花叶片图像信息与水分养分亏缺状况的对应关系,并通过物联网技术连接微喷灌终端实现水分养分定时定量自动供给.将系统于湖北进行试用试验,试验表明:本系统大幅度提高了棉花产量,降低了灌溉水消耗量、肥料消耗量和土壤肥料残留量,减轻了农业生产对环境的污染,有较好的应用前景,值得推广.【总页数】4页(P179-182)【作者】耿宾涛;王现君【作者单位】平顶山工业职业技术学院网络教育学院,河南平顶山467000;平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院,河南平顶山467000【正文语种】中文【中图分类】S126【相关文献】1.根系提水作用的土壤水分变异及养分有效性Ⅲ.土壤剖面中隔水层对作物吸收养分和土壤养分有效性的效应 [J], 樊小林;李玲;张林刚2.水分胁迫对棉花养分吸收和优质铃率的影响 [J], 蔡琳;南建福;刘恩科3.不同水肥条件下棉花苗期的生长、养分吸收与水分利用状况 [J], 胡明芳;田长彦;马英杰4.棉花隔行深松对土壤水分养分状况的影响 [J], 张利;王金珍5.不同残膜量和灌溉定额对棉花养分和水分利用的影响 [J], 王亮;林涛;严昌荣;何文清;王静;汤秋香因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于图像识别的棉花水分状况诊断研究

作物图像所涵盖的颜色信息识别作物的生长信息
随着农业信息技术的快速发展，图像识别技术在农作物长势长相信息监测方面已显尔ｍ良好的应
了ｇ和Ｇ—Ｒ可以作为叶片含水量估算的主要颜色特，数。ｆ正参：述研究表明可以应用棉花数字图像的
为８．％。王克如等ｌ对运用图像识别技术提取６７Ｊ棉花叶片的颜色值，建立了６组棉花叶片叶绿素预测模型，预测精度介于８．５～２２，于ＳＡ６３％９％高ＰＤ的估测精度。蔡鸿昌等ｌ通过不同氮素营养水平的５ｊ水培试验，用线性拟合和逐步回归分析，采建立了黄瓜叶片含水率与比叶重的颜色特征估算模型，出找
含量以及形态结构，而引起作物光谱反射特性的从
变化，最终影响作物产量及品质。叶色能够直观地指示作物生长过程中的水分胁迫、合性能及营养光状况等栽培信息，以利用数字图像识别技术分析可
Ｖ０．５Ｎｏ．１２４Ａｕｇ．２００７
文章编号：０７７８（０７０．Ｏ — １０—３３２０）４０４０４４
基于图像识别的棉花水分状况诊断研究
王方永，王克如，王崇桃，李少昆，朱玉。，陈兵，明博潘水分状况和低、、３中高中高种氮水平情况下的颜色变化。冈此，所得结果可供灌溉和氮肥施用时参考。Ａａｓｎ等ｄｍｅ２对小麦数字图像的研究表明，颜色参数ＧＲ的值小于１２当／．时，／指标和Ｉ绿素仪ＳＡＧＲ１－ｆＰＤ的渎数早著正相关，定系数Ｒ＝０９０决．１。李少昆等３通过拍摄大田不同类型小麦群体侧面像与实测数据建立＿识别ｒ模型，实现了对高产小麦群体亩基本苗数、卣穗数、叶而积指数等群体性状指标的识别，别精度平均识

应用灰板校正提高计算机视觉预测棉花植株含水量的精确度

3期
王娟等院应用灰板校正提高计算机视觉预测棉花植株含水量的精确度
277
渊盛花期冤和年 8 月 2 日渊盛铃期冤遥数据处理与分析拍摄的棉花冠层图片使用 VB 编辑的软件对
图像进行分割并提取图像的特征参数遥用 Microsoft Excel 2003 和 SPSS 11.5 对实验数据进行相关分析及逐步回归分析遥
(1.
832000,
)
832000,
; 2.
This paper aimed at establishing a rapid, non-destructive and low-cost model to predict cotton water content for whole growth stages based on computer-vision technology. The data of color characteristic parameters extracted from cotton canopy digital image of different growth periods were adjusted by gray board in order to eliminate differences in brightness and to improve the prediction precision of the model. The best prediction model is established based on color characteristic parameters G-B by original data or gray board corrected data, the coefficient of determination for the two models was 0.746 and 0.782, respectively. Validation test indicated that the prediction accuracy of models based on gray broad calibrated data was improved comparing to model established by original data. The coefficient of determination between measured plant water content and predicted value was 0.739 and 0.783, respectively; the root mean square error (RMSE) was 2.218 and 2.030; the relative error (RE) between predicted values and measured values were 2.13% and 1.79%. Our results showed that the application of computer vision may predict cotton water content and the color value adjusted by gray board may improve the model prediction accuracy. This research provided a simple, higher precision technical support and new method for diagnosis of plant water status based on computer vision.