基于计算机视觉技术的温室黄瓜叶片营养信息检测(精)
计算机视觉技术在农业影像监测中的应用
计算机视觉技术在农业影像监测中的应用近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，其在农业影像监测中的应用也越来越广泛。
计算机视觉技术可以通过图像识别、目标检测以及图像分析等方法，帮助农业领域进行精细化管理、实时监测和智能化决策。
下面就来具体了解下计算机视觉技术在农业影像监测中的应用。
一、图像识别技术在灾害监测中的应用自然灾害对农业生产的影响非常大，而图像识别技术可以在一定程度上帮助农民及时了解地理园区的洪水、旱情及病虫害情况。
例如，通过识别卫星图像中反映的水泥厂房、公路、河流、竹林等地物特征，可以对灾害及时做出应对措施，避免大面积损失。
二、目标检测技术在大棚及果园管理中的应用通过目标检测技术，农民可以及时了解大棚及果园内各种作物的生长情况，如生长情况、枝干茂密程度、叶片初始大小等。
同时，可以通过摄像头拍摄的照片，利用目标检测技术识别出幼嫩植物苗头，可快速而精准地给植物施肥、浇水等操作，提高作物的产量和质量。
三、图像分析技术在农作物产量预测中的应用农业专家可以通过图像分析技术，分析空中无人机拍摄的农田图像，判断各地块土地的肥力或产量，以及灌溉、浇水等的比例和作物生长周期。
此外，在作物生长过程中，也可以通过图像分析技术预测可能出现的问题，提前采取措施，保障农田的健康和生长。
四、计算机视觉技术在果树病虫害监测中的应用计算机视觉技术在果树病虫害监测中的应用非常广泛。
它可以帮助农民发现果树叶片发黄、枝条断裂、干瘪蔫曲等病虫害现象，提高果树生长的质量和产量。
另外，计算机视觉技术也可以帮助农业工作者识别果树害虫及食叶害虫，及时采取措施避免虫害影响果树的生长和产量。
五、总结随着计算机视觉技术的发展，其在农业影像监测中的应用范围越来越广泛。
利用计算机视觉技术，可以及时分析果树和农田的生长情况，提高农产品的质量和产量，同时也可以降低农业生产成本，提高农业企业的生产效益。
因此，未来计算机视觉技术在农业影像监测中的应用前景非常广阔。
计算机视觉技术在智能农业中的创新探索
计算机视觉技术在智能农业中的创新探索随着科技的不断发展，计算机视觉技术在诸多领域都取得了显著的进展和应用。
其中，智能农业是一个值得关注的领域，计算机视觉技术在智能农业中的应用正逐渐得到广泛探索和应用。
本文将探讨计算机视觉技术在智能农业中的创新探索，并介绍其在农业生产、病虫害监测和农产品品质检测等方面的应用。
首先，计算机视觉技术在智能农业的农业生产方面发挥了重要作用。
通过计算机视觉系统，可以实时监测作物的生长情况和土壤的营养状况。
例如，利用计算机视觉技术，可以对作物的生长高度、叶子颜色和数量进行监测和分析，从而及时调整灌溉和施肥的方案，提高农田的利用效率和产量。
此外，计算机视觉技术还可以用于农田的植被覆盖度监测，通过自动识别并计算农田植被的覆盖率，进而提供农田的肥力情况和农作物健康状况的评估，为农业生产决策提供科学依据。
其次，计算机视觉技术在智能农业的病虫害监测方面具有广阔的应用前景。
传统的病虫害监测通常需要人工进行，费时费力且效率低下。
而计算机视觉技术可以提供自动化病虫害检测与预警的解决方案。
通过对植物病害的图像进行分析和识别，计算机视觉系统可以及时发现和报警，从而减少农作物收成的损失。
相关研究表明，计算机视觉技术辅助下的病虫害监测能够更准确地识别和预测病虫害的扩散情况，提前采取相应的防治措施，大大降低了农作物的病虫害危害。
此外，计算机视觉技术还在智能农业中的农产品品质检测中发挥了重要作用。
传统的人工检测方式存在主观性和不稳定性的问题，而计算机视觉技术可以提供更客观、快速而准确的农产品品质检测方案。
通过对农产品的图像进行处理和分析，计算机视觉系统可以自动识别并评估农产品的质量、大小、颜色和瑕疵等特征，从而提高农产品的品质控制和市场竞争力。
例如，在水果和蔬菜领域，计算机视觉技术可以检测和判断果实的成熟度、糖度和外观等指标，有助于提高农产品的营养价值和市场价值。
然而，尽管计算机视觉技术在智能农业中的应用前景广阔，但仍然面临一些挑战。
基于激光视觉的温室作物茎叶量测方法
关闭线激光发生器， 互成直角的标定标靶在计算机 屏幕上呈现一张平面图像， 各圆点和圆环中心在计 算机坐 标 系 中 的 坐 标 也 可 以 确 定 下 来， 记 为 （ ui ，
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点。其次， 任意定义距离 d crit ， 遍历叶片点集 L leaf 中 的点， 与 P0 距离小于 d crit 的点被保留下来， 记为子点 集 L leaf-i 。然后， 记为 计算子点集 L leaf-i 的质心位置， 点 P1 ， 该点为下一次迭代基准点。 距离 d crit 的值应 该大于叶片点集宽度最大值的一半 ， 但却不可过大， 因为距离 d crit 选取的值越大， 轴线点集的点数则越 少， 为计算轴线长度带来一定误差。 在进行第 i + 1 步迭代时， 叶片点集 L leaf 中第 i
得到的图像坐标系与摄像机坐标系变换矩阵摄像机坐标系与世界坐标系变换矩阵h分别为8759040246568759047682800101037011454302210928029814144903130879591572关闭线激光发生器互成直角的标定标靶在计算机屏幕上呈现一张平面图像各圆点和圆环中心在计算机坐标系中的坐标也可以确定下来记为标靶固定不动打开线激光发生器使激光平面在标靶上相交成一条光线该条光线在ccd摄像机中的成像显示在计算机屏幕上为两条相交的直两条直线上的点分别为标靶上xy平面上的点记为xwiwi0yz平面上的点记为0ywi将已知点的计算机屏幕坐标和实际空间坐标代入式1利用最小二乘法解超定方程组求出参得到世界坐标系下激光平面方程即为所求
0415 修回日期： 20140523 收稿日期： 2014* 国家自然科学基金资助项目（ 61273227 ） Email： zhangyu64@ hotmail． com 作者简介： 张瑜， 博士生， 主要从事检测技术及自动化装置研究， Email： wangxiaochan@ njau． edu． cn 通讯作者： 汪小旵， 教授， 博士生导师， 主要从事农业生物环境模拟与控制、 农业电气化与自动化等研究，
计算机视觉算法在农作物生长监测中的应用研究
计算机视觉算法在农作物生长监测中的应用研究随着现代科技的快速发展和人工智能技术的迅猛发展，越来越多的新技术得到了广泛的应用，其中计算机视觉算法在农作物生长监测中的应用也引起了广泛关注。
农作物生长监测可以实现对农作物的快速监测和分析，帮助农业科学研究人员更好地发现农作物生长的规律和变化趋势，更好的制定农业生产策略和决策，提高农业生产的效率和质量。
一、计算机视觉算法在农作物生长监测中的基本原理计算机视觉算法是通过对农作物影像的处理和分析，实现对农作物生长形态和生长速度的监测，包括对农作物的生长状态、叶片覆盖面积、果实大小等方面的监测。
在计算机视觉算法中，需要使用一定的图像处理和分析技术，对获得的农作物图像进行处理和分析。
例如可以通过色彩分析和图形分析来计算叶面积、果实大小等信息，也可以通过纹理分析等技术，对不同阶段的农作物生长状态进行识别和监测。
二、计算机视觉算法在农作物生长监测中的应用场景在农作物生长监测中，计算机视觉算法可以应用在许多场景中，如农作物品种判别、农作物叶片检测、农作物拐点识别等方面。
例如，在农作物品种判别中，可以通过计算叶面积、叶片数量等指标，来实现不同品种农作物的区分。
或者在农作物拐点识别中，可以通过计算某一时刻的叶片数量和叶面积，来判断农作物生长的变化趋势，以便更好的进行农业生产决策。
三、计算机视觉算法在农业生产中的价值计算机视觉算法在农业生产中的应用，可以减少人力和时间成本，提高农业生产效率和质量。
特别是在大规模农业生产中，农作物生长的监测十分繁琐且精度难以保障，而计算机视觉算法可以通过高精度和高效率的方式，实现对大范围农作物生长的监测和分析。
另外，在现代农业生产中，精准农业较为重要，而计算机视觉算法则可以满足精准农业中对各种农业作物的监测和管理的需求，例如农作物病虫害的预测、症状分析等。
四、计算机视觉算法在农业生产中存在的问题和挑战计算机视觉算法的应用和发展，也面临着许多问题和挑战。
机器视觉技术在瓜菜检测应用中的研究进展
中国瓜菜2023，36（11）：1-9收稿日期：2023-02-17；修回日期：2023-06-29基金项目：国家自然科学基金项目（71272047）；高校哲学社会科学基金项目（2018SJA1926）；江苏省青蓝工程优秀教学团队项目（202111）作者简介：戴军，男，教授，主要从事智能管理及供应链研究。
E-mail ：******************机器视觉技术主要通过算法模型计算目标图像三维信息特征，自动对目标图像信息进行智能化决策判断，模拟学习人类视觉处理图像信息的一门科学技术[1-3]。
它融合了计算机科学、应用数学、统计学和运筹决策学等众多交叉学科知识，成为当前人工智能应用领域的研究热点，已经在无人驾驶、人脸识别、临床医学、航天军工、化工纺织、材料工程、行政治理与农业监测等众多领域实现了较为丰富的场景应用[4-10]。
机器能模仿人阅读学习意味着机器在一定程度上已经具备了人类获取外界信息形成自己知识储备的自动化能力[11-12]。
由于采集被测目标图像的特征信息极为复杂，且存在光线强弱、背景阴影、观察角度等诸多动态因素的影响，要让机器真正达到像人类一样轻松地识别目标检测物，且能自如地感知捕捉目标物体的各种特征信息是一件极其困难的事情[13-16]。
但机器视觉技术对目标图像的数字化处理已经表现出了强大的智能化识别能力，例如在Image Net （目前世界最大的图像识别数据库）举办的世界机器视觉技术大赛上，机器视觉对目标图像的识别水平曾经一度超越了人类视觉水平，体现出了机器视觉技术对目标物体检测的极大潜能[17]。
近年来农业科学技术领域特别是瓜菜生产和种植方面也逐渐开始了机器视觉技术的应用探索研究，尤其是在一些大规模生产和种植环境或人工视觉难以达到识别要求的农业条件下，利用机器视觉技术代替人工视觉对瓜菜实施智能化检测，通过机器换人不但提升了瓜菜生产和种植的规模化效机器视觉技术在瓜菜检测应用中的研究进展戴军1，2（1.苏州工业园区服务外包职业学院智能管理学院江苏苏州215123；2.同济大学经济与管理学院上海200092）摘要：机器视觉技术是一种通过机器代替人眼来做测量和判断的技术。
温室黄瓜叶片图像的白平衡处理
2007年11月农业机械学报第38卷第11期温室黄瓜叶片图像的白平衡处理徐增辉 张彦娥 【摘要】 为了消除光源对颜色的影响,减少颜色差异,提高数据精度,提出一种利用空间域增强对原始图像进行白平衡处理的方法。
数据分析表明:采用此种方法对黄瓜叶片缺陷图像进行白平衡处理,可有效提高待处理图像的灰度级别,改善图像的视觉效果,提高后期图像处理数据的精度。
关键词:黄瓜 叶片 图像 白平衡中图分类号:T P 391141文献标识码:A收稿日期:2006-08-14徐增辉 中国农业大学信息与电气工程学院 硕士生,100083 北京市张彦娥 中国农业大学信息与电气工程学院 副教授 引言应用计算机视觉技术进行作物营养诊断研究,已经从定性逐渐向定量研究发展。
但许多研究[1～5]中对数字图像的处理都没有考虑从软件上消除色温影响。
采集到的图像可能会存在整体亮度不均,颜色效果不稳定的问题,这些因素均会降低后期图像颜色特征提取的精度,也将在一定程度上影响数据处理的可信度。
特别是在定量研究中,提取可靠的图像颜色特征信息,是图像处理的重要问题之一。
本文应用白平衡原理,对黄瓜叶片图像颜色的纠偏方法及其实现进行研究。
1 图像获取及其颜色偏差现象分析111 图像获取一般在实用系统中,应该在自然光条件下获取图像,然而自然光受天气、时间等因素的影响,图像颜色变化复杂、提取颜色信息准确性差,影响后续的数据分析[6]。
为了消除自然光不稳定所造成的误差,目前机器视觉系统一般在人工光源下采集图像。
图1 自制光源示意图1.灯罩2.相机3.载物盘4.灯泡图1所示为自制光源的示意图,为降低成本同时保持比较好的显色性,采用白炽灯泡作为照明光源。
采用8个50W 的灯泡均匀布置在载物盘周围,顶部采用半球形外壳作为漫反射装置,保证在载物盘区域获得尽量均匀的光线,而且可以避免直反射所造成的高光效应。
中心的圆形载物盘用以放置叶片。
由于反射作用,光线在载物盘上获得稳定的光照效果需要一定的时间,达到稳定的时间为20s [7]。
基于图像处理的黄瓜叶子病害识别系统的研究
基于图像处理的黄瓜叶子病害识别系统的研究为了进一步提高黄瓜叶子的病害检测与其病害程度分级的速率和准确性，本文综合运用图像处理技术和人工神经网络技术，实现了黄瓜叶部病害检测与染病程度的分级，并主要对发病率高且危害严重的黄瓜霜霉病、白粉病和病毒病进行了实验研究。
实验最终证明：检测系统的黄瓜叶部病害平均识别精度为94.06%，并能够快速准确地对黄瓜叶片病害的染病程度进行分级。
标签：黄瓜病害叶片；图像处理；特征提取；BP神经网络1 黄瓜叶子病害识别系统研究的必要性在全球范围内，黄瓜的种植面积大，又是人们喜欢食用的蔬菜之一。
但是，黄瓜十分容易染病。
各种环境的污染，使得黄瓜的种植遭到极其严重的病害侵蚀，导致黄瓜出现各种各样的病变症状。
然而，人们难以对各种病变进行明确的诊断并加以治疗。
结果不仅阻碍了黄瓜种植技术的进步和发展，而且会导致农民对各种病变滥用药、乱用药，引发一系列的污染问题。
黄瓜叶子病害识别系统就是利用科学技术的自动化和智能化来研究如何识别、诊断以及治疗黄瓜叶片的病害，并且对其病害程度进行分类。
这个系统的创建为农作物的诊断与治疗带来了福音，不仅能够对其进行极其准确地判断，还可以提供正确的预防和治疗方法；另外，可以减少由于人为主观判断的失误所带来的损失，降低了种植成本。
2 研究采用的科学技术本次研究采用两种先进的科学技术进行探索，一种是计算机视觉，也称为机器视觉，是研究如何用计算机来模拟和再现人类视觉功能的科学，也被称为图像理解和图像分析。
另一种是计算机图像分析技术，此技术应用于植物病害的识别研究已经有几十年的历史。
随着相关技术的不断成熟和发展，在农业各个领域上，计算机图像处理技术也得到了广泛的应用，并积极推动了农业的发展。
3 研究的环境及流程3.1 系统设计环境Matlab是一种简单，高效、功能强大的高级语言，在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。
由于植物病害数据较为庞大，同时要求数据处理速度较快，那么就只能选取一种处理速率较快，存储空间较大并且功能强大的图像处理软件平台，Matlab软件刚好符合所有要求，是许多专业人士的首选。
基于计算机视觉的农作物病害检测系统的研究
基于计算机视觉的农作物病害检测系统的研究基于计算机视觉的农作物病害检测系统的研究摘要：农业是国民经济的重要支柱，而农作物病害严重影响了农作物的生长和产量。
随着计算机技术的快速发展，基于计算机视觉的农作物病害检测系统成为了一种有潜力的解决方案。
本文通过研究目前的技术，探索了基于计算机视觉的农作物病害检测系统的原理与优势，并分析了面临的挑战和未来的发展方向。
通过这项研究，我们可以为实现精确农业提供有力的支持，提高农作物的产量和质量。
关键词：计算机视觉；农作物病害；检测系统；原理；挑战；发展方向；精确农业一、引言农业是国民经济的重要支柱，农作物的产量和质量直接关系到国家的粮食安全和经济发展。
然而，农作物病害一直是农业生产的一大隐患，导致了大量的农作物减产和质量下降。
传统的农作物病害检测方式主要依靠人工目视观察，这种方式存在着检测效率低、成本高和不精确等问题。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的农作物病害检测系统成为了一种有潜力的解决方案。
二、基于计算机视觉的农作物病害检测系统的原理基于计算机视觉的农作物病害检测系统主要分为图像获取、图像预处理、特征提取与分类识别等步骤。
首先，通过摄像机等设备获取作物叶片或果实的图像。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等，以提高后续处理的准确性和效果。
接着，利用特征提取算法，从图像中提取出有效的特征信息，如形状、纹理、颜色等。
最后，通过分类器对提取的特征进行识别和分类，判断作物是否患上病害。
三、基于计算机视觉的农作物病害检测系统的优势相比传统的人工目视观察方式，基于计算机视觉的农作物病害检测系统具有以下优势：1. 自动化：系统能够实现自动识别和分类，省去了人工耗时耗力的过程。
2. 准确性：基于计算机视觉的算法能够精确地提取特征信息，判断病害的程度和类型。
3. 效率高：系统能够实现快速的图像处理和分析，大大提高了检测的效率。
4. 成本低：相比人工检测，基于计算机视觉的系统具有更低的成本，并且能够长时间稳定运行。
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基于计算机视觉技术的温室黄瓜叶片营养信息检测
摘要:应用计算机视觉技术研究了诊断温室作物营养状态的方法。
在日光条件下采集了温室黄瓜叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb,以及色度、饱和度和亮度指标(HSI)。
在RGB和HSI 颜色模型下分析了各分量与叶片含氮率、含磷率和含水率之间的相关特性。
分析结果表明:叶片绿色分量G和色度H分量与氮含量线性相关,可用作利用机器视觉快速诊断作物长势的指标,而其它分量与氮含量没有明显的相关性;颜色各分量与磷含量和水分含量均没有表现出明显相关关系;在对单次数据进行分析和比较时发现在同一光照条件下,绿色分量G和色度H与氮含量之间存在较好的线性相关特性,而当光照条件不同时,对两变量之间的线性关系存在一些影响,需要在进一步的试验研究中通过使用人工光源和系统标定的方法改进,以提高线性回归的精度。
关键词:计算机视觉;黄瓜;叶片;图像处理;氮素;温室作物温室栽培可以根据实际的作物长势人工控制栽培条件(温度、光线、通风以及营养供给),以实现近乎全年程度的管理与生产,这使得温室作物栽培越来越受到人们的重视。
理想的温室管理应使作物的生长环境完全没有营养胁迫或过剩,从而使作物始终处在有利于生长的营养平衡状态,这种理想状态在实际生产过程中虽很难实现,但却是目前研究温室控制的目标。
因此,在温室栽培管理中,准确地获得作物在生长过程中的营养状态信息是非常重要的。
长期以来,研究营养状态基本上是用化学组分分析的方法进行。
这种方法虽然准确,但成本较高,且必须采用破坏性的试验手段,在生产实践中很难做到实用。
光谱分析的方法可以用来研究作物的营养状态。
各种营养成分,由于其化学成分不同,具有不同的光谱反射特性。
因此,通过研究作物的光谱反射特性,可以进行作物识别、叶面积指数测定。
利用高光谱遥感还可以进行作物长势和养分诊断研究,对作物的叶绿素浓度、叶绿素密度、水分、木质素、淀粉、蛋白质等信息可以通过光谱的“红边”,或是特定波段的改变进行识别和诊断。
但是光谱仪器一般视角较小,还没实现对整株营养状况的快速分析。
在实际生产中,大多是作物种植人员根据经验用目测的方法进行,在经验积累的基础上,也取得了一定的效果。
但人的肉眼分辨能力有限,往往肉眼可以识别的时候,已经对作物的生长状态造成了伤害。
随着计算机技术的发展,图像分析的技术方法越来越成熟,而且计算机图像有比人眼精细的分辨能力,因此计算机图像处理和图像分析的方法也逐步被用于作物长势诊断。
早在1970年就出现了用图像的方法研究作物长势的方法,但是当时的图像是采用的印刷蓝图。
早期应用图像处理的方法进行作物长势测定,主要目的是研究作物的生长模型,测定不同的生长条件对作物外形尺寸的影响,测定作物的叶面积、茎粗、苗高、节距、叶片展开度和叶柄角度等[8,9],还有通过作物生长过程中各个部位器官的颜色不同和器官间形状的差异,确定器官在植株上的位置[10]。
近年来,图像处理技术也用来进行营养分析[11-13]。