文檔簡介
1、在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,通常需要統(tǒng)計一些類圓顆粒的數(shù)量,如測定糧食和油料等農(nóng)作物千粒重。人工計數(shù)是最原始的方法,由于長時間計數(shù),容易導(dǎo)致人眼極度疲勞,嚴重影響了檢測的效率和準確率。在要求快速準確計數(shù)的場合,其局限性更為突出。針對此現(xiàn)狀,為了提高計數(shù)的準確率和效率,并且實現(xiàn)自動化這一目標,急迫需要開發(fā)出能夠?qū)r(nóng)作物顆粒數(shù)量進行自動測定的系統(tǒng)。 本文對若干數(shù)量的農(nóng)作物類圓顆粒進行拍照,在提取出的目標顆粒圖像中,總存在著影響計數(shù)精度的深度粘連
2、和復(fù)雜重疊的顆粒群。為了提高計數(shù)準確率,本文提出了一種基于圖像識別與分類的智能分割算法:首先對原彩色圖像預(yù)處理和初次分割,標記出所有重疊的顆粒塊區(qū)域。采用凹點收搜法和點Hough變換提取顆粒區(qū)域的的凹點和質(zhì)心等幾何形狀特征,并計算出不變拓撲形狀特征量歐拉數(shù),建立顆粒重疊類別特征數(shù)據(jù)庫。采用支持向量機分類法訓(xùn)練學(xué)習(xí)后,識別樣本區(qū)域中顆粒的各種重疊類型,并自動將其分為串粘連、多個并粘連和兩層并重疊等三種模型。針對上述三種類型,根據(jù)相應(yīng)的分割
3、規(guī)則將所包含的凹點配對后,構(gòu)建最優(yōu)分離線,實現(xiàn)對深度粘連和兩層重疊的顆粒準確分割,并且統(tǒng)計顆粒的個數(shù)。 本課題以黃豆、綠豆等農(nóng)作物為對象進行隨機試驗,實驗結(jié)果證明本系統(tǒng)對顆粒重疊類型的識別準確率達到99.8%,實現(xiàn)重疊顆粒分離后,計數(shù)誤差率不超過0.5%。實驗研究表明,該計數(shù)方法應(yīng)用于統(tǒng)計農(nóng)作物的顆粒數(shù)量時,計數(shù)精度較高,抗干擾能力強。 本論文結(jié)合機器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)類圓顆粒圖像計數(shù)。對支持向量機分類算法進行
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