机器视觉和AdaBoost的柑桔溃疡病自动检测
基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究
基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究柑橘是一种常见的水果，具有丰富的营养价值和口感。
但是在柑橘种植和销售过程中，如何准确地判断柑橘的成熟度一直是一个难题。
传统的方法通常是通过人工观察外观外形和颜色的变化来进行判断，这种方法存在主观性强、效率低下和易受到人为误判等问题。
为了解决这一问题，近年来研究者们开始尝试利用机器视觉技术来实现柑橘果实的成熟度分选。
一、机器视觉技术在柑橘果实成熟度分选中的应用机器视觉技术是一种通过使用计算机视觉系统和图像处理算法来实现对图像的自动分析和理解的技术。
在柑橘果实成熟度分选中，机器视觉技术可以通过对柑橘果实图像进行采集和处理，提取与柑橘成熟度相关的特征信息，从而判断柑橘的成熟度。
1. 图像采集：通过使用高分辨率的摄像设备对柑橘果实进行拍摄，获取高质量的果实图像。
在图像采集过程中，需要注意摄像条件的控制，包括光照、角度和距离等因素，以保证获取到清晰、准确的果实图像。
2. 图像处理：利用图像处理算法对采集到的柑橘果实图像进行处理，包括预处理、特征提取和分类等步骤。
预处理步骤主要包括图像去噪、调整对比度和亮度等操作，以提高图像的质量。
特征提取步骤则通过分析柑橘果实图像中的纹理、颜色、形状等特征信息，提取出与成熟度相关的特征。
最后，利用分类算法对提取到的特征进行分类，从而确定柑橘果实的成熟度。
3. 成熟度判断：根据提取到的特征信息和分类结果，判断柑橘果实的成熟度。
这可以通过设定一些特定的阈值或采用机器学习算法来实现。
例如，当柑橘果实的颜色从绿色逐渐变为橙黄色时，可以判断其成熟度逐渐增加。
二、基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选的优势和挑战基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选具有以下优势：1. 准确性高：机器视觉技术可以通过对柑橘果实图像进行全面分析，提取多个特征信息进行综合判断，从而提高成熟度判断的准确性。
2. 效率高：相比传统的人工判断方法，机器视觉技术可以实现对大量柑橘果实进行快速、自动化的成熟度分选，提高工作效率。
柑橘溃疡病菌诊断规程
柑橘溃疡病菌诊断规程
柑橘溃疡病菌的诊断规程主要包括以下几个步骤：
1. 症状观察：观察柑橘植株的叶片、枝梢、果实和萼片，查看是否存在受害症状，如病斑、落叶、落果等。
2. 显微镜检查：采集患病部位的样本，制作显微镜涂片，观察是否存在柑橘溃疡病菌的细菌形态特征，如杆状、短杆状等。
3. 分离培养：将采集的样本进行分离培养，观察在培养基上是否出现细菌菌落，菌落的颜色、形状、大小等特征。
4. 生理生化试验：进行生理生化试验，如氧化酶试验、葡萄糖氧化发酵试验等，进一步确定病菌的种类。
5. 血清学检测：利用特定的抗体进行血清学检测，可以快速准确地检测出柑橘溃疡病菌的存在。
6. 分子生物学检测：利用基因测序、PCR等技术进行分子生物学检测，能够更准确地检测出柑橘溃疡病菌，并且能够鉴别不同株系之间的差异。
通过以上步骤，可以对柑橘溃疡病菌进行准确的诊断，并为防治提供依据。
1。
基于机器视觉的农作物病害智能检测系统
基于机器视觉的农作物病害智能检测系统农作物是人类赖以维生的重要资源，但病害是农作物生产中的一大挑战。
传统的病害检测方法通常需要专业人员进行观察和分析，这会耗费大量的时间和精力，并且容易受到主观因素的影响。
随着机器视觉技术的迅速发展，基于机器视觉的农作物病害智能检测系统应运而生，为农民提供了一种快速、准确、无需专业知识的病害检测工具。
基于机器视觉的农作物病害智能检测系统利用计算机视觉和图像处理技术，通过对农作物生长过程中的病害图像进行分析和识别，实现对农作物病害的自动检测和诊断。
该系统首先需要收集大量的农作物病害图像作为训练样本，利用机器学习算法对图像进行特征提取和分类，构建病害分类模型。
随后，在实际应用中，通过手机、摄像机等图像采集设备获取农作物图像，经过图像预处理和特征提取，再利用训练好的分类模型进行病害识别和检测。
与传统的病害检测方法相比，基于机器视觉的农作物病害智能检测系统具有以下优势：首先，该系统可以实现快速、远程和大规模的病害检测。
传统的病害检测方法需要专业人员到田间地头进行现场观察和分析，非常耗时耗力。
而基于机器视觉的系统可以通过摄像设备将农作物图像实时传输到远程处理中心，由计算机自动对图像进行分析和诊断，极大地提高了检测的效率和准确性。
其次，该系统可以减少人为误判和主观判断。
传统的病害检测方法容易受到观察者经验和主观因素的影响，导致误判率较高。
而基于机器视觉的系统通过机器学习算法对大量的训练样本进行学习和训练，具有较高的判断能力和准确性，避免了人为误判的问题。
此外，基于机器视觉的系统还可以提供及时的病害预警和防治建议。
通过对大量的农作物病害图像进行分析和比对，系统可以及时发现和预测潜在的病害风险，为农民提供及时的防治建议，帮助他们采取正确的措施，避免病害扩散和产量损失。
基于机器视觉的农作物病害智能检测系统在农业生产中具有广泛的应用前景。
首先，它可以帮助农民及时发现农作物的病害问题，采取科学的防治措施，最大限度地减少病害对产量的影响。
基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究
像素数 目 最 多) 对 应 的 色 调 值 ( 横 坐 标 － ｂｉｎｓ 色 调
值) 进行求解ꎬ 提取峰值对应的色调值方法已在上文
进行了详细阐述ꎬ 得到了峰值对应的 ｂｉｎｓ 色调值为
１９ꎬ 结果如图 ５ 所示ꎬ 也就是说当色调值为 １９ 的时
ｐｌｔ ｓｈｏｗ ( )
图 １ 柑橘 ＲＧＢ 图
得到的 ＨＳＶ 直方图如图 ３ 所示ꎬ 颜色直方图中纵
坐标代表像素数目ꎬ 横坐标代表色调值ꎬ 从图 ３ 可以
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※农业工程 农业与技术 ２０２３ꎬ Ｖｏｌ ４３ꎬ Ｎｏ １７ ４ ３
[４０° ~ ５５°] 区间划分为三等果ꎬ 色调阈值超过 ５５°的
划分为四等果ꎮ 提取最大峰值对应的色调值的方法:
ｍａｘＬｏｃ ＝ ｎｐ ｗｈｅｒｅ (ｈ＿ ｈｉｓｔ ＝ ＝ ｎｐ ｍａｘ (ｈ＿ ｈｉｓｔ) )
ｆｉｒｓｔＰｅａｋ ＝ ｍａｘＬｏｃ [０] [０]
ｐｌｔ ｐｌｏｔ ( ｈ＿ ｈｉｓｔꎬ ｌａｂｅｌ ＝ ‘ Ｈ’ ꎬ ｃｏｌｏｒ ＝ ‘ ｂｌｕｅ’ )
[ ２] ꎬ Ｎｏｎｅꎬ
[２５６] ꎬ [０ꎬ ２５５] )
[２５６] ꎬ [０ꎬ ２５５] )
＃ ｍꎬ ｄｅｖ ＝ ｃｖ ｍｅａｎＳｔｄＤｅｖ ( ｉｍｇ ＿ ｈｓｖ) ＃ 计 算
Ｈ、 Ｖ、 Ｓ３ 通道的均值和方差ꎮ
Ｈ、 Ｓ、 Ｖ ３ 通道直方图的绘制代码程序:
ｐｌｔ ｐｌｏｔ ( ｈ＿ ｈｉｓｔꎬ ｌａｂｅｌ ＝ ‘ Ｈ’ ꎬ ｃｏｌｏｒ ＝ ‘ ｂｌｕｅ’ )
术对柑橘表面颜色进行分选的方法ꎬ 可以规避柑橘表
基于计算机视觉的柑橘无损检测技术
色。 这样 ， ４位 的 图像 数据 转换 成为 了８位 的图像 数 将２ 据 ， 大减 少 了数 据量 ， 短 了图像 处 理 的 时间 ， 图 大 缩 使 像 分析 处理大 为简 化 ． 化处理 如 图 ２所 示 。 灰
Ｏ Ｏ
（） 始 图像 ａ原 【） 化 图 像 ｂ灰
农产 品无 损检测 的方法按 其检 测手 段 的不 同 主要 可 以分 为光学 检验 、 学检 验 、 力 射线 检验 等 引， 它们 各
有 自己的优缺 点 水 果外 部检 测 主要涉 及到水 果 的大 小 形 状 和 水 果 表 面 的
主要 通过 ２个 参数 来 识 别柑 橘 等 级 ， 主要 用 到 故 了灰 色 图像 。那 么彩色 图像 的灰 化过 程是 如何完 成 的
维普资讯
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Ｌ曲 ｔｎ ｕｔ ｉ ｄ ｓｒ Ｉ ｙＭ ａｈｎ ｒ ｃｉｅ ｙ
２０ 年第 １ ０８ 期
之为 图像平滑 或滤 波 。 滑 的 目的有 ２ ： 善图像 质 平 个 改 量和抽 出对 象 特征 。通 过 中值 滤波 得 到 的图像 如 图 ３
小用 Ｓ表示 。
根 据 经 验 采 用 以 下 控 制 规则 （ 橘 形 状 用 ｓ ａ ｅ 柑 ｈ ｐ
（） ８ 原始 图像 （） 声图像 ｂ噪 （） ｃ 滤波 图像
ｙ一 ０ ２９ Ｂ 十 ０． ８７ ． ９ ５ Ｇ十 ０ ．１１ Ｒ ４ （） １
损 伤 程 度 这 ２个 方 面 的 内容 ， 均 为水 果 ２者
分级 的重要依 据 之一 ， 在 世 界 各 国 的水 果 评 级 标 准 中有 严 格 的规 定 。农 产 品无 损 检 测
装 置 大 致 经 历 了 从 机
基于机器视觉的柑橘表面缺陷检测
江苏农业科学 ２０１９ 年第 ４７ 卷第 ７ 期
目前ꎬ水果表面缺陷检测难题主要是如何高效快速地检 测缺陷区域并且能保证有较高的经济性ꎮ 本研究以冰糖柑为 研究对象ꎬ通过 ＣＣＤ 工业相机采集图像ꎬ采用基于形态学处 理柑橘图像 Ｖ 分量图像的分割方法ꎬ快速地提取柑橘的缺陷 特征ꎬ并且通过判断缺陷的形状来区分柑橘的果梗与缺陷ꎬ识 别柑橘表面缺陷区域ꎬ从而实现柑橘快速缺陷检测ꎮ
１ 材料与方法Βιβλιοθήκη １. １ 试验装置与材料 柑橘图像获取装置如图 １ 所示ꎮ 该装置主要包括 ＣＣＤ
工业相机、图像采集卡、光源、光照箱ꎮ 图像采集区域在密封 的光照箱内进行ꎬ果杯及水果拍摄背景布置为黑色ꎬ这样不仅 能够区分水果与背景ꎬ还能避免光照形成的阴影对图像后续 处理造成的影响ꎮ 光源采用光线柔和的荧光灯ꎬ安装在光照 箱的两侧ꎬ使得光线均匀以防影响检测结果ꎮ 为尽可能采集 柑橘表面更多信息从而达到缺陷检测的目的ꎬ采用互为 １２０° 安装双相机进行图像采集ꎬＣＣＤ 工业相机采用德国 Ｂａｓｌｅｒ 工 业相机( 型号为:ａｃＡ７５０ － ３０ｇｃ / ｇｍ) ꎬ其分辨率为 ７５２ × ４８０ꎬ 像素位深 ８ ｂｉｔꎬｊｐｇ 格式存储ꎬ相机曝光时长、焦距、光照强度 及图像采集大小均保持一致ꎮ 当步进电机驱动传动链将水果 以恒定速度运动至图像采集区域时ꎬ光电传感器产生上升沿 信号触发工业相机拍摄ꎬ拍摄后的图像由图像采集卡存储至 计算机进行图像分析与处理后ꎬ将判断结果输送给分选装置 进行分选ꎮ 整个图像处理软件在 ＶＳ２０１３ 环境下用 ＶＣ ＋ ＋ 结 合 Ｏｐｅｎｃｖ 视觉库进行编写ꎮ
收稿日期:２０１８ － ０７ － ３１ 基金项目:湖南省科技计划重点研发项目( 编号:２０１６ＮＫ２１５１) ꎮ 作者简介:龚中良(１９６５—) ꎬ男ꎬ湖北监利人ꎬ博士ꎬ教授ꎬ主要从事机
一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统[发明专利]
![一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ed17144200f69e3143323968011ca300a6c3f615.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910546589.8(22)申请日 2019.06.22(71)申请人 中南林业科技大学地址 410000 湖南省长沙市天心区韶山南路498号(72)发明人 秦姣华 向旭宇 潘文焱 谭云 (74)专利代理机构 深圳市深软翰琪知识产权代理有限公司 44380代理人 黄美成(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06K 9/46(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法及系统，该方法的步骤：步骤1：基于专家经验建立黄龙病、炭疽病、溃疡病、黑星病、砂皮病和疮痂病这6类柑橘病害的图像数据集；步骤2：使用五种数据增强的方法扩充训练集和测试集；利用增强后的训练集和验证集对简化的DenseNet网络进行训练，保存模型至系统中；利用测试集对模型的性能进行评价。
步骤3：在微信小程序的基础上建立了柑橘病诊断系统，用户通过手机使用小程序拍照/上传图像，通过上传的训练好的卷积网络模型进行诊断，再返回智能诊断结果及病虫害防治建议给用户，实现柑橘病虫害智能诊断。
权利要求书1页 说明书9页 附图5页CN 110245720 A 2019.09.17C N 110245720A1.一种基于深度学习的柑橘病虫害智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于专家经验建立6类柑橘病害的图像数据集；该6类柑橘病害是指：黄龙病、炭疽病、溃疡病、黑星病、砂皮病和疮痂病；步骤2：采用6类柑橘病害的图像数据集对卷积网络进行训练；从数据集中随机抽取图像组成训练集、验证集和测试集，每个类别的比例为6:2:2；使用五种数据增强的方法扩充训练集和测试集，利用增强后的训练集和验证集对简化的DenseNet网络进行训练，保存模型至系统中；并利用测试集对模型的性能进行评价；步骤3：在微信小程序的基础上建立了柑橘病诊断系统，用户使用小程序上传图像，通过上传的训练好的卷积网络模型进行诊断，返回智能诊断结果及病虫害防治建议给用户。
基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究共3篇
基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究共3篇基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究1基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究随着社会的快速发展和人民生活水平的提高，柑橘水果成为了人们日常饮食中不可或缺的一部分。
柑橘水果不仅口感鲜美，而且富含各种营养成分，对人体有着很好的保健作用。
而且随着柑橘种植业的快速发展，柑橘的品种也越来越多，外形特征也更加丰富，使得柑橘水果的外形识别变得越来越困难，传统的手工识别已经无法满足市场需求。
因此，本文将介绍一种基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法，旨在提高柑橘水果的外形识别效率。
一、柑橘水果外形特征分析在柑橘外形识别方面，橙皮色、橙纹色、橙茸、橙皮光泽度、橙形等是常用的识别特征。
因此，本文将主要针对这些特征进行分析和研究。
1.橙皮色：柑橘外形的最基本特征之一就是它的橙皮。
而柑橘的橙皮颜色有多种，从淡黄色到深橙色都有，因此需要一种方法来识别和记录柑橘不同的橙皮颜色，这样就可以局部识别和比较不同柑橘的外形。
2.橙纹色：除了橙皮色，柑橘的橙纹色也是能够用来进行外形识别的重要特征。
橙纹色的变化是由柑橘演变的过程中不同区域的着色所引起的，因此也能与柑橘的品种相关。
由于柑橘的橙纹色在不同的品种之间有着很大的差异，因此需要在处理时注意识别这些差异以更好地完成柑橘水果外形识别。
3.橙茸：橙茸是由柑橘上皮的污染和微生物残留形成的，主要存在于柑橘的底部，是一种由白色到黄色的毛状物体，因此也是柑橘水果外形的重要标志之一。
在进行外形识别时，需要注意分辨橙茸的数量和位置，并将其作为特征参数进行分析。
4.橙皮光泽度：柑橘的橙皮光泽度是衡量柑橘外表特征的一个关键指标。
与品种有关的橙皮光泽度通常有光滑、丝滑、亮光和暗光等特征，因此需要采用一种能够识别和分析不同的橙皮光泽度的方法。
5.橙形：橙形特征是衡量柑橘外形的最重要因素之一。
通常来说，柑橘的外形会因为品种、种植地区和成熟程度等因素而发生变化，因此在进行柑橘外形识别时，需要对外膜、果肉和核进行综合比对。
一种快速评估柑橘品种对溃疡病抗性的方法[发明专利]
![一种快速评估柑橘品种对溃疡病抗性的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1fdb9bf43086bceb19e8b8f67c1cfad6195fe911.png)
专利名称：一种快速评估柑橘品种对溃疡病抗性的方法专利类型：发明专利
发明人：鲍敏丽,段硕,龙云飞
申请号：CN202111567079.2
申请日：20211220
公开号：CN114381414A
公开日：
20220422
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种快速评估柑橘品种对溃疡病抗性的方法，先构建增强黄色荧光蛋白标记的柑橘黄单胞杆菌，再将荧光标记柑橘黄单胞杆菌悬浮液注射或喷施接种于待评估柑橘品种叶背，经温室培养后取叶片进行研磨，研磨液在荧光显微镜下观察并进行荧光光斑计数，计算细菌增长变化，进行溃疡病抗性评估。
本发明研究表明，增强黄色荧光蛋白(eYFP)不影响柑橘黄单胞杆菌(Xcc)的生长和毒力，且eYFP标记Xcc可成功用于定量细菌浓度和评估柑橘对溃疡病的抗性，比平板菌落计数法更快更有效，且与野生柑橘黄单胞杆菌具有一致性，可实现快速评价柑橘品种对溃疡病的抗性。
申请人：赣南师范大学
地址：341000 江西省赣州市蓉江新区师大南路
国籍：CN
代理机构：广州粤高专利商标代理有限公司
代理人：赵崇杨
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基于机器视觉的柑桔苗品种识别方法
基于机器视觉的柑桔苗品种识别方法王孝宇【期刊名称】《中国果业信息》【年(卷),期】2018(035)006【总页数】4页(P58-61)【作者】王孝宇【作者单位】西南大学附属中学高2019级14班(重庆,400700【正文语种】中文【导读】本文基于粒子群优化后的支持向量机技术，通过MATLAB R2017b平台提取柑桔叶片的形态、颜色、纹理等8个特征参数，建立了可以对大雅柑、爱媛38号和晚熟血橙进行分类的模型。
该模型的识别准确率为93.33%，预测一份样本的时间约为0.514 s。
试验结果表明，该模型能够快速准确地对各类柑桔叶片进行分类，为柑桔分类机的研究提供了决策依据。
我国是柑桔的重要原产地之一，柑桔资源丰富，优良品种繁多，柑桔味甘酸、性凉，入肺、胃经；具有顺气、止咳、健胃、化痰、消肿、止痛、疏肝理气等多种功效，所以是很好的中药材[1-2]。
不同柑桔品种由于受遗传特征影响，生长期间的外观形状也有差异。
传统的柑桔品种识别方法是借助植株颜色和纹理等外观特征进行判断，劳动强度大，长时间的识别容易产生视觉疲劳，很难满足快速识别的要求[3]。
因此，利用图像处理技术快速准确识别不同柑桔品种的方法成为最新的研究方向。
图像处理技术已广泛应用于植物生产管理和品种识别中，如田间杂草识别[4-5]、病虫害识别[6-7]、葡萄品种识别[8-9]、柑桔质量检测与分级[10]等。
基于柑桔植株的特征提取来识别柑桔品种的研究未见报道。
由于柑桔叶片中包含大量用来区分不同品种的外观特征信息，且存活时间长，易于采集[11]。
本研究在柑桔基地随机采集了3个品种的叶片，每个品种分别采集50片叶片，随机选取30片叶作为研究对象。
以电脑、相机、光源等搭建硬件采集系统，分别对每张柑桔叶片进行图像采集。
然后基于MATLAB R2017b平台提取颜色、纹理共8个特征参数，利用粒子群优化算法的支持向量机建立模型进行品种识别，并对识别结果进行分析。
一种基于机器视觉的柑橘表面质量检测方法
一种基于机器视觉的柑橘表面质量检测方法摘要为了保证柑橘质量，有必要对柑橘进行质量检测和分级。
针对传统人工筛选检测成本高、效率低的问题，提出了一种基于机器视觉的智能分析方法，能够快速、准确地判别柑橘表面质量。
通过对CCD采集到的图像进行预处理、目标分割、缺陷特征提取，利用支持向量机（SVM）训练缺陷样本，最后对测试样本进行模式识别。
实验结果证明，通过该方法研制的柑橘检测系统可以实现无损化、智能化检测，具有良好的应用前景。
关键词柑橘质量；机器视觉；检测；支持向量机1系统原理与结构柑橘自动检测系统分为硬件和软件部分组成。
硬件部分包括：光照箱、LED 光源、CCD彩色摄像机、图像采集卡、计算机、水果传输系统、PLC等。
软件部分包括：Visual Studio 2010、OpenCV等，通过Visual Studio 2010开发上位机平台，OpenCV处理图像[5]。
系统对传输带上的柑橘进行图像采集、图像处理、分类分级和分拣操作。
CCD摄像机安装在光照箱内，当传输带运动一定距离时，就会通过电感式接近开关触发CCD采集一帧柑橘的图像，然后计算机及其软件系统针对该图像进行处理识别，并将结果发送给PLC，最后通过旋转电磁铁动作分拣柑橘。
2 图像处理与识别2.1 图像预处理CCD采集到的柑橘图像以RGB位图的形式储存在PC上，为了方便后续图像处理，备份原图。
图像预处理的目的是找到柑橘单果目标，而柑橘和背景的亮度差别很大，这有利于分割目标。
首先将彩色图像灰度化，并增强对比度，然后采用大津法将图像二值化，得到带毛边的二值图像，可以利用中值滤波去掉毛刺。
接着对二值图像进行边缘检测，采用Canny 算子效果较好。
然后通过形态学处理，比如膨胀连通边缘小区域，得到完整的柑橘轮廓。
设为输入图像，是结构元素，用b对函数f进行膨胀运算，定义为⑴其中和分别是f和 b 的定义域。
若结构元素为正，则输出图像变亮，暗的细节被消除或者减少。
基于机器视觉的脐橙品质在线分级检测
基于机器视觉的脐橙品质在线分级检测胡发焕;董增文【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2014(53)9【摘要】To replace artificial vision with machine vision and realize grade detection of navel orange quality, mathematical morphological was used to separate navel orange from background. The bulk features, surface defect features, colour features and texture features were extracted and used as the input feature vectors of the support vector machine, support vector ma-chine was used in training and classification of those feature. The trained classifier was used to detect the navel orange. Re-sults showed that the classifier had high rate of correct identification and real-time , which could be used in real-time detec-tion of navel orange.%为实现利用机器视觉代替人工视觉对脐橙进行品质分级检测,采用数字形态学方法把脐橙从背景中分离出来,并提取脐橙的体积、果面缺陷、颜色和纹理等几个主要特征；以这些特征量为支持向量机的输入特征向量进行SVM分类器训练；最后用该分类器进行脐橙分级检测。
基于机器视觉技术的柑橘产量测绘系统
基于机器视觉技术的柑橘产量测绘系统摘要：这项研究是利用图像处理算法来识别和计数图像中柑橘类水果的数量。
一旦这个算法完成后，它将利用由一个GPS接收器和皮卡车里的距离测量装置所构成的机器视觉系统来估计在刚经过的一段距离内的柑橘产量。
实验中总共需要90幅柑橘林的图像。
在分析研究柑橘林图像的同时还制作了直方统计图，分析了不同级别的像素分布情况，主要包括柑橘、叶片以及背景。
该技术根据图像中的色度和饱和色层的分布和图像分割的极限值来识别柑橘类水果。
通过发展计算机视觉算法来加强从图像中获取信息的能力。
在实施预处理阶段时还伴随着腐蚀和膨胀的结合，而预处理阶段是为了去除噪声，准确地计量柑橘类水果的数量。
最后通过分析斑点来统计果品的数量。
除去图像的采集时间，处理图像的总时间是283毫秒。
该算法已测试了59副图像，研究得出R2值介于机器视觉算法得出的数值和手动计数的平均值之间关键字：柑橘；颜色；产量分布；精细农业；图像处理引言在竞争压力下农民努力通过提高作物产量来降低成本。
随着农业机械化的出现，大型机械设备的发展已成为了一种趋势。
农民够拓了宽耕作区域，但是要将更大的耕作面积作为一个整体的管理单元就需要忽略这一特定领域中的不同变化。
2001年佛罗里达州的柑橘种植面积约336872公顷，产量超过2.78亿箱，占美国柑橘总产量的76％（佛罗里达州农业和消费者服务，2002）。
柑橘种植者需要处理好一般地块上数以千计的果树、特定区域的管理以及精细农业之间的关系，尽可能地在需要的区域推广技术以及实行管理。
这种因地制宜的管理一方面提高了果树产量、果品的品质和农民收入，另一方面限制了对敏感的环境的负面影响。
精密的技术，产量统计是走上特定作物管理的第一步。
产量以及其他相关领域的特点将极大地帮助种植者适时地了解他们的果树，灵活地评估整个柑橘林，从而为他们做出重要、高效的决策做准备。
虽然柑橘种植者经常管理整个果林或着以统一投产、特定因素为基础，例如土壤类型、肥力、树的健康状况以及害虫数量，但是水的需求需要高效的管理决策来满足。
基于机器视觉与光谱融合的柑橘品质无损检测分级系统设计与试验
基于机器视觉与光谱融合的柑橘品质无损检测分级系统设计与试验文韬;代兴勇;李浪;刘豪【期刊名称】《江苏大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(45)1【摘要】针对柑橘果径、着色率和内部糖度3项关键品质指标,基于双锥滚子式果杯传输线设计了一套柑橘综合品质无损检测分级系统,该系统主要包括喂料部分、机器视觉检测模块、近红外光谱检测模块和分级执行部分.机器视觉检测模块采用单相机拍摄不断翻滚的柑橘视频来获取大量不同姿态的柑橘图像,并进行轮廓提取,以单个柑橘所有帧图像的最小外接圆直径的平均值计算果径,以每一帧图像得到的其二维黄色占比的平均值作为全表面着色率.在近红外光谱检测模块中设计了透射式光路,采集柑橘透射率光谱,并按在线检测时柑橘出现的两种高频姿态建立了混合姿态糖度检测模型,对比不同预处理方法下的建模结果,选取应用效果较优的多元散射校正(MSC)后建立的偏最小二乘法(PLS)模型.在线试验结果表明:果径检测的最大绝对误差为-1.42 mm,着色率检测的最大绝对误差为0.048,糖度检测结果的相关系数为0.817,均方根误差为0.658%.内外品质的联合检测分级按判别树决策方法确定了3种品质的联合分级方式,在分选速度为5个/s时,综合分级的平均准确率可达到91.16%,该检测分级系统整体结构简单,对于类球形水果具有较强的适用性,在产业化应用上有很大的潜力.【总页数】8页(P38-45)【作者】文韬;代兴勇;李浪;刘豪【作者单位】中南林业科技大学机电工程学院【正文语种】中文【中图分类】TS255.35【相关文献】1.基于光谱信息的柑橘黄龙病无损检测及分级模型构建2.苹果内外品质在线无损检测分级系统设计与试验3.基于机器视觉和近红外光谱技术的杏干品质无损检测4.基于小波消噪柑橘内部品质近红外光谱的无损检测5.基于机器视觉的猴头菇品质快速无损检测与分级因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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ＡＢ ＴＲＡＣＴ： ｏ ｕ ｅ ｉｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｓ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｉｔ ａ ｔ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔ ｕ ｏ ｔ ｅｅ ｔｏ ｆ ｃｔ ｓ ｃ ｎ ｅ ． Ｓ Ｃ ｍｐ ｔｒｖ ｓ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｎｒ ｕ ｅ ｎ ｏ ｆｓ ｎ ｃ ｕ ａｅ ａ ｔｍａｉ ｄ ｔ ｃｉｎ ｏ ｉ ｕ ａ ｋ ｒ ｏ ｏ ｃ ｒ Ｔ ｒ ｅｋ ｙ ｉｓ ｅ ｙ ｉ ｕ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｈ ｃ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｃ ｎ ｔ ｃ ｉｎ，ｆａｕ ｅ ｓ ｌｃｉ ｎ ａ ｄ ｓ ｓｅ ｄ ｓｇ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｓ ｕ ｓ ａｅ ｄ ｓ ｓｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｗ ｉｈ ａ ｅ ｔ ｒ ｏ ｓ ｕ ｔ ｃ ｙ ｒ ｏ ｅ ｔ ｒ ｅｅ ｔ ｎ ｙ ｔ ｍ ｅ ｉｎ ｏ ｏ ｃ ｎ ｔｕ ｔｆ ａｕ ｅ ． ｂ ｒｔ ｎ ｆｒ ｔ ｎ ａ ｄ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｒ ｓ ｄ ａ ｄ ａ ｆａ ｕ ｅ ｓ ｔｏ ｏｏ ，ｔｘ ｕ ｅ ａ ｄ ｏ ｓ ｃ ｅ ｔ ｒｓ Ｇａ ｏ ｒ ｓｏｍａｉ ｎ ｄ ｅｄ ｔ ｃｉ ｌｏ ｔ ｍｓ ａ ｅ ｕ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｆｃ ｌｒ ｅ ｔ ｒ ｒ ａ ｏ ｏ ｉ ｎ ｎ ｓ ａ ｅ ｉ ｏ ｔｉ ｅ ．Ｔ ｅ ｄ Ｂ ｏ ｔａｇ ｒ ｈ ｉ ｐ ｌ ｄ ｔ ｅｅ ｔ ｈ ｓ ｆ ｃｅ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓｆｏ ｔ ｅ ｆａｕ ｅ ｓ ｔ ｈ ｐ ｓ ｂａ ｎ ｄ ｈ ｎ Ａ ａ ｏ ｓ ｌｏ ｔ ｍ ｓａ ｐ ｉ ｏｓ ｌｃ ｅ ｍｏ ｔｅｆ ｉｎ ａｕ ｅ ｒｍ ｈ ｅ ｔ ｒ ｅ．Ａｄ － ｉ ｅ ｔ ｉ ｆ ａ
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稳定 。实验结果显示计算机 自动识别效果与专家 目测相当 ， 在生产 中具有一定 的实用价值 。 关键 词 ： 特征构造 ； 特征选择 ； 分类器 ； 识别率
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中 图 分 类 号 ：１６ Ｓ２ 文 献 标 识 码 ： Ａ
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Ｖ ｉｉ ｎ ａ ｓｏ ｎｄ Ａｄａ ｏ ｔ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｂｏ ｓ ｇ ｒ ｔ ｍ
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第２ 卷 第７ ５ 期
文 章 编号 ：０６— ３ ８ ２ ０ ） ７— ２７－０ １０ ９ ４ （０ ８ ０ ０ ３ ３
计
算
机
仿
真
２８ 月 ０ 年７ ０
机 器 视 觉 和 Ａｄ Ｂ ｏｔ ａ ｏ ｓ 的柑 桔 溃疡 病 自动检 测
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