基于特征分析的番茄识别及其软件的快速开发

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日光温室番茄采摘机器人设计与试验

日光温室番茄采摘机器人设计与试验一、本文概述Overview of this article随着农业科技的不断进步和劳动力成本的逐渐上升，自动化和智能化的农业机械设备已成为现代农业发展的重要方向。

其中，日光温室番茄采摘机器人作为智能农业的重要组成部分，其研发与应用对于提高农业生产效率、降低人工成本以及保障食品安全具有重要意义。

本文旨在探讨日光温室番茄采摘机器人的设计与试验，以期为相关领域的研究与应用提供有益的参考。

With the continuous progress of agricultural technology and the gradual increase in labor costs, automated and intelligent agricultural machinery and equipment have become an important direction for the development of modern agriculture. Among them, the tomato harvesting robot in the sunlight greenhouse is an important component of intelligent agriculture, and its research and application are of great significance for improving agricultural production efficiency, reducing labor costs, and ensuring food safety. This articleaims to explore the design and experimentation of tomato harvesting robots in solar greenhouses, in order to provide useful references for research and application in related fields.本文首先介绍了日光温室番茄采摘机器人的研究背景和意义，阐述了国内外在该领域的研究现状和发展趋势。

基于图像处理的番茄重量预测

基于图像处理的番茄重量预测
何婷婷;李志伟;张馨;张钟莉莉;肖雪朋;董静
【期刊名称】《食品与机械》
【年(卷),期】2022(38)10
【摘要】目的:建立一种基于图像处理的番茄重量检测方法以实现无接触式番茄重
量检测。

方法:通过图像处理得到番茄二值图像,使用像素统计法和最小外接矩形法
提取番茄的几何特征与果重真实值进行相关性分析,建立以几何特征为参数的番茄
重量检测回归模型。

结果:与番茄真实尺寸对比,最小外接矩形法对番茄横、纵径测
量误差在3%以内。

除果形指数外,其他几何特征与番茄果重呈线性相关,且正面特
征与果重的相关关系更显著。

建立了3类共20个模型进行预测评估,以番茄正面投影面积与周长、一个侧面图像的投影面积和番茄横径为参数的多元回归模型准确率最高,回归系数为0.962,检测值平均相对误差为0.673%,平均绝对误差为1.425 g。

结论:该模型适用于番茄及其他具有类似轴对称形状特征的水果或物品的重量检测。

【总页数】7页(P17-23)
【作者】何婷婷;李志伟;张馨;张钟莉莉;肖雪朋;董静
【作者单位】山西农业大学;北京市农林科学院信息技术研究中心;北京市农林科学
院智能装备技术研究中心;农业部农业信息软硬件产品质量检测重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】S64
【相关文献】
1.基于图像处理的番茄识别方法
2.基于双目视觉的番茄图像处理及采摘轨迹规划
3.基于图像处理技术的番茄成熟度检测研究
4.基于图像处理技术的棚室番茄果实识别
5.基于根系图像处理的番茄枯萎病检测研究
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基于YOLO的番茄病虫害识别算法

在训练过程中，我们将收集到的病虫害图像进行预处理，并将处理后的图像输入到YOLO模型中进行训练。为了优化模型性能，我们采用了数据增强技术，通过对图像进行旋转、平移、缩放等操作，增加模型的泛化能力。同时，我们还采用了早停法和模型验证技术，以避免过拟合现象的出现。
三Байду номын сангаас实验结果及分析
为了评估基于YOLO的番茄病虫害识别算法的性能，我们进行了一系列的实验。实验结果显示，该算法在病虫害识别方面具有较高的准确性和效率。具体来说，该算法的正确识别率达到了90%，相较于传统的人工目视检查方法，该算法的正确识别率提高了10%以上。此外，该算法的平均处理时间仅为20毫秒，大大节省了人工处理的时间和成本。
实验结果还显示，基于YOLO的番茄病虫害识别算法在处理复杂背景和多发病虫害类型的图像时，准确性和稳定性都表现良好。即使在图像质量较差或病虫害特征不明显的情况下，该算法也能有效地识别出病虫害类型。这主要得益于 YOLO算法采用的全局池化策略和特征融合技术，使得模型能够更好地捕捉图像中的全局信息和上下文关系。
三、实验及结果
我们收集了大量的番茄叶片图像，其中包含了多种常见的番茄叶片病虫害类型。我们使用部分图像训练了改进后的ResNet模型，并使用剩余的图像进行测试。实验结果表明，改进后的ResNet模型在识别番茄叶片病虫害上具有更高的准确率。具体来说，我们的模型在测试集上的准确率达到了90%，比原始的 ResNet模型提高了约10%。
总之，基于YOLO算法的番茄病虫害识别方法为农作物病虫害检测提供了一种有效的解决方案。未来的研究将进一步完善该方法，提高其在复杂场景下的准确性和应用范围，为农业现代化做出贡献。
参考内容二
一、引言
番茄是一种全球广泛种植的农作物，其产量和品质对于满足人们对食品的需求至关重要。然而，番茄叶片病虫害的发生常常会对番茄的生长和产量产生严重影响。为了有效地防治番茄叶片病虫害，及时准确地识别病虫害种类显得至关重要。

番茄分拣机开题报告

番茄分拣机开题报告一、引言随着社会发展和科技进步，人们对于高效率、智能化生产的需求越来越强烈。

农业领域也在不断寻求新的技术手段来提升农作物的生产效率和质量。

本开题报告介绍了一个番茄分拣机的开发项目，旨在通过机器视觉和自动化技术，实现对番茄的分拣和分类，提高番茄产量和质量。

二、项目背景番茄是世界上广泛种植的蔬菜之一，市场需求量大且稳定。

然而，由于番茄的形状、大小和质量差异较大，传统的人工分拣方式效率低下且容易出错。

因此，开发一种能够快速、准确分拣番茄的机器已经成为了迫切需求。

三、项目目标本项目的目标是开发一种番茄分拣机，通过机器视觉技术对番茄进行检测和分类，实现自动化分拣。

具体目标包括：1.实现番茄的外观检测，包括形状、颜色、大小等特征的识别。

2.根据外观特征，将番茄分为合格品和次品两类。

3.实现自动分拣，将合格品和次品分别放入不同的容器中。

四、技术方案1. 硬件设备为了实现目标，本项目需要以下硬件设备：•彩色摄像头：用于采集番茄的图像。

•传送带系统：用于将番茄从一个位置运送到另一个位置。

•机械臂：用于将分拣好的番茄放入相应容器。

2. 软件系统本项目的软件系统主要基于机器视觉技术，包括以下功能：•图像采集：使用彩色摄像头采集番茄的图像。

•图像处理：对采集到的图像进行预处理，去除噪声并增强图像特征。

•特征提取：提取番茄的外观特征，如形状、颜色、大小等。

•分类算法：基于提取到的特征，使用机器学习算法对番茄进行分类。

•控制系统：根据分类的结果，控制传送带和机械臂进行自动化分拣。

五、实验计划本项目的实验计划如下：1.数据采集：收集番茄的图像数据集，并手动标注每个样本的合格品或次品标签。

2.数据预处理：对采集到的图像进行预处理，包括降噪和图像增强。

3.特征提取：使用计算机视觉算法提取番茄的外观特征。

4.分类算法开发：使用机器学习算法训练分类模型，实现合格品和次品的识别和分类。

5.系统集成：将图像处理和分类算法集成到整个番茄分拣系统中。

图像处理与识别在果蔬成熟度监测中的研究及应用

第45卷第3期包装工程2024年2月PACKAGING ENGINEERING·153·图像处理与识别在果蔬成熟度监测中的研究及应用黎施欣，范小平*（华南农业大学食品学院，广州510642）摘要：目的分析了果蔬成熟度自动监测对发展智慧农业的重要意义，对图像处理与识别技术在监测果蔬成熟度领域的研究与应用现状进行综述、总结与展望，以期为我国发展果蔬成熟度在线或自动检测识别技术提供参考。

方法对图像处理与识别在监测果蔬成熟度中的原理、优势进行分析，对特征提取、深度学习中的神经网络在该领域中的应用研究进展进行综述。

结果采用以图像处理和识别为核心的计算机视觉检测技术对果蔬的颜色、纹理等外部特征进行成熟度检测具有优势，结合神经网络对果蔬成熟度进行检测的识别率高，可在采摘、运输等场景对果蔬成熟度进行监测。

结论图像处理与识别技术在果蔬成熟度监测领域有望得到突破，将催生更多新的应用场景。

关键词：果蔬成熟度；图像处理；图像识别；计算机视觉检测技术；神经网络中图分类号：TB487 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)03-0153-12DOI：10.19554/ki.1001-3563.2024.03.018Research and Application of Image Processing and Recognition in MaturityMonitoring of Fruit and VegetableLI Shixin, FAN Xiaoping*(College of Food Science, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)ABSTRACT: The work aims to analyze the importance of automatic monitoring of fruit and vegetable maturity to the development of smart agriculture, and to review, summarize and prospect the research and application status of image processing and recognition technology in the field of fruit and vegetable maturity monitoring, in order to provide a reference for the development of online or automatic detection and identification technology of fruit and vegetable maturity in China. The principles and advantages of image processing and recognition in monitoring the maturity of fruit and vegetable were analyzed, and the research progress of neural networks in feature extraction and deep learning in this field was reviewed. The computer vision detection technology with image processing and recognition as the core had advantages in detecting the maturity of external features such as color and texture of fruit and vegetable, and the recognition rate of fruit and vegetable maturity detection by combining neural networks was high, which could promote the monitoring of fruit and vegetable maturity in picking, transportation and other scenarios. Image processing and recognition technology are expected to make further breakthroughs in the field of fruit and vegetable maturity monitoring, which will promote more and new application scenarios.KEY WORDS: fruit and vegetable maturity; image processing; image recognition; computer vision detection technology;neural networks收稿日期：2023-07-21基金项目：广东省科技专项资金（210714116891352）；广东省科技创新战略专项资金（pdjh2021b0087）*通信作者·154·包装工程2024年2月果蔬营养丰富，可为人体提供维生素、矿物质等维持机体生长发育和生存的营养素，具有良好的抗氧化、抗炎等功效[1]。

基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统的研究

基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统的研究一、内容概括随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域的应用越来越广泛。

本文主要研究了一种基于四自由度的西红柿采摘机器人视觉系统。

该系统采用了先进的图像处理技术和机器视觉算法，能够实现对西红柿植株的精确识别和定位，从而实现高效、准确的采摘。

为了提高采摘效果，本文首先分析了西红柿植株的生长特点和果实成熟度的判断方法。

通过对不同生长阶段的西红柿植株进行实验观察，建立了一套较为完善的果实成熟度评价体系。

在此基础上，设计了一种基于深度学习的图像识别算法，能够快速准确地识别出成熟的西红柿果实。

此外为了适应不同地形和环境条件，本文还研究了一种四自由度的机械臂控制系统。

通过调整机械臂的运动轨迹和姿态，使其能够在各种复杂的地形和环境中实现稳定、高效的采摘。

同时为了保证采摘过程的安全性和稳定性，本文还设计了一种实时监测和保护机制，能够在遇到障碍物时自动避让，确保采摘过程的顺利进行。

通过实验验证，本文所提出的基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统能够实现高效、准确的果实采摘，大大提高了采摘效率和产量。

同时该系统具有较强的通用性和可扩展性，有望在其他果蔬采摘领域得到广泛应用。

A. 研究背景和意义随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛的应用。

特别是在农业领域，机器人技术的应用为提高农业生产效率、减轻农民劳动强度、保障农产品质量和安全发挥了重要作用。

然而目前市场上的农业机器人大多针对特定作物或任务开发，对于多种作物的自动化种植和采摘仍存在一定的局限性。

西红柿作为一种常见的蔬菜作物，其种植和采摘过程中需要大量的人工劳动力，而且对环境条件要求较高，如温度、湿度等。

因此研究一种能够实现西红柿自动种植和采摘的机器人具有重要的现实意义。

本研究基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统，旨在解决当前市场上农业机器人在西红柿种植和采摘方面的技术瓶颈。

通过研究和改进机器人的视觉系统，使其能够准确识别和定位西红柿植株的位置、果实的大小和颜色等信息，从而实现对西红柿的精确采摘。

基于机器视觉的番茄分选实验台系统设计

基于机器视觉的番茄分选实验台系统设计
马博;李丹;代丹丹;李川江;胡昊天
【期刊名称】《南方农机》
【年(卷),期】2024(55)7
【摘要】【目的】解决番茄加工企业人工分选原料效率低、质量不稳定等问题。

【方法】提出一种基于机器视觉技术的实验台系统,以番茄的自动化分选为目的,运用图像处理技术,采用缺陷检测的方法,将不合格番茄上的虫洞、霉斑、青背及黄晕等问题视作缺陷进行识别。

该系统以自动分选单元为载体,使用CCD工业相机采集图像,基于LabVIEW软件设计上位机的视觉识别软件,并通过串行通信接口将识别结果发送至下位机控制分选单元完成分选。

【结果】仿真结果表明,该实验台系统能够准确地识别缺陷番茄并剔除,系统性能稳定,为进一步开发番茄在线智能分选系统提供了理论基础和实践依据。

【总页数】4页(P35-37)
【作者】马博;李丹;代丹丹;李川江;胡昊天
【作者单位】新疆工程学院机电工程学院;航天科技控股集团股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于机器视觉的LED阵列自动分选系统设计
2.基于机器视觉的竹片颜色分选系统设计
3.基于机器视觉的废有色金属自动分选系统设计
4.基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计
5.基于机器视觉的樱桃番茄在线分级系统设计
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《基于深度学习的番茄病害识别研究》

《基于深度学习的番茄病害识别研究》一、引言随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，深度学习在农业领域的应用越来越广泛。

番茄作为重要的经济作物之一，其病害的快速准确识别对于提高产量和品质具有重要意义。

本文旨在研究基于深度学习的番茄病害识别技术，以期为农业生产提供技术支持和参考。

二、研究背景与意义番茄在生长过程中易受多种病害的影响，如番茄叶霉病、番茄晚疫病等。

传统的病害识别方法主要依靠人工观察和经验判断，效率低下且易受人为因素影响。

而基于深度学习的病害识别技术，可以通过训练模型自动识别病害特征，提高识别准确率和效率。

因此，研究基于深度学习的番茄病害识别技术具有重要的现实意义和应用价值。

三、研究方法1. 数据集准备：首先收集番茄病害的相关图像数据，包括正常番茄、不同种类病害的番茄等。

数据集的构建对于训练深度学习模型至关重要。

2. 模型构建：选用适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，进行模型构建和训练。

模型应具备自动提取图像特征、分类和识别的能力。

3. 模型训练与优化：使用收集到的数据集对模型进行训练，通过调整模型参数、优化算法等手段提高模型的识别准确率和泛化能力。

4. 模型应用与评估：将训练好的模型应用于实际场景中，对不同种类的番茄病害进行识别和分类，并对模型的性能进行评估。

四、实验结果与分析1. 数据集构建与处理：本实验共收集了包括正常番茄和不同种类病害的番茄图像数据共计XX余张，经过预处理和标注后用于模型训练和测试。

2. 模型构建与训练：选用卷积神经网络作为模型基础架构，通过调整网络结构、参数设置等手段进行模型构建和训练。

经过多次试验和优化，最终得到一个具有较高识别准确率的模型。

3. 实验结果分析：将训练好的模型应用于实际场景中，对不同种类的番茄病害进行识别和分类。

实验结果表明，基于深度学习的番茄病害识别技术能够有效地提高识别准确率和效率，具有较高的实际应用价值。

五、讨论与展望1. 讨论：本文研究的基于深度学习的番茄病害识别技术具有较高的准确性和泛化能力，能够为农业生产提供技术支持和参考。

西红柿采摘机器人目标识别定位与控制技术研究

定位技术
定位技术是实现西红柿采摘机器人的关键之一，其主要目的是确定西红柿在空间中的位置。在定位技术方面，常采用的技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达等。GPS可以提供较为准确的绝对位置信息，但信号质量会受到遮挡物的影响；INS可以提供较为准确的相对位置信息，但需要进行复杂的卡尔曼滤波和数据融合；
谢谢观看
参考内容二
摘要
目标识别与定位是采摘机器人在农业领域中的关键技术之一。本次演示旨在综述基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法的研究现状，并探讨未来的发展方向。本次演示首先介绍了视觉技术在机器人领域中的应用现状和重要性，然后对采摘机器人目标识别与定位的相关技术进行了归纳、整理及分析比较。
接着，本次演示介绍了目前采摘机器人目标识别与定位的研究现状，包括机器人定位算法、图像处理技术等，并分析其优缺点。最后，本次演示总结了前人的研究成果和不足，指出了该领域的研究空白和需要进一步探讨的问题，为该领域的研究提供参考。
目前，番茄采摘机器人的识别与定位技术已经取得了一定的进展。在视觉识别方面，研究者们通过深度学习和目标检测算法，提高了机器人对番茄的识别精度。然而，在实际应用中，仍存在一些问题，如复杂背景下的目标干扰、遮挡和光照变化等。此外，目前的红外线定位和超声波定位方法虽然在一定程度上实现了对番茄的定位，但精度和稳定性有待进一步提高。
识别与定位技术介绍
番茄采摘机器人的识别与定位技术是其自主行动的基础。一般来说，这种技术主要依赖于传感器和计算机视觉技术。其中，视觉识别是关键技术之一，通过图像处理和机器学习算法实现对番茄的识别和定位；此外，红外线定位和超声波定位等非视觉方法也在番茄采摘机器人的定位中发挥了重要作用。
番茄采摘机器人识别与定位技术发展现状

基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测

基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测随着计算机视觉技术的快速发展，它在农业领域的应用也越来越广泛。

其中，基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测受到了广泛关注。

叶绿素是植物中含量较高的色素之一，它对光能的吸收起到重要作用。

叶绿素含量的检测对于农业生产中的番茄生长状况评估、施肥管理和病虫害监测等方面都具有重要意义。

传统的叶绿素含量测定方法通常是基于化学分析。

这些方法虽然准确，但需要破坏性地采集叶片样本，并需要复杂的试剂和仪器设备，操作繁琐且耗时。

因此，基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量检测方法具有极大的优势。

首先，对番茄叶片进行图像采集。

可以使用数字相机或者手机拍摄番茄叶片的高清彩色图像。

图像采集过程中需要注意光线的均匀性和角度的一致性，以保证所获取的图像质量满足后续图像分析的要求。

接下来是图像分析过程。

图像分析的目标是通过对番茄叶片图像的处理和分析，获得叶片中叶绿素的含量信息。

具体的图像分析过程如下：1.图像预处理：首先需要对采集到的番茄叶片图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等。

去噪可以通过滤波算法（如中值滤波、均值滤波等）进行实现。

增强可以采用直方图均衡化等方法来提高图像的对比度和清晰度。

图像校正可以通过图像拍摄时的参考标准（如棋盘格）进行实现，保证图像中的几何形状、大小和位置的精确性。

2.特征提取：在图像预处理后，需要提取番茄叶片图像中的叶绿素特征。

可以采用颜色特征和纹理特征来描述叶绿素的含量。

颜色特征可以通过分析图像中不同波长通道（如红、绿、蓝）的像素值来实现。

纹理特征可以通过局部二值模式（LBP）等方法来提取。

3.建立模型：根据得到的特征，可以使用机器学习算法建立番茄叶片叶绿素含量的模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、卷积神经网络（CNN）等。

通过训练模型，将特征和叶绿素含量之间的关系建立起来。

4.后处理和结果输出：根据建立的模型，对新的番茄叶片图像进行识别和叶绿素含量的预测。

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的子图像，选择３个形状特征和５个纹理特征参数进行统计分析，Ｍａａ下快速验证番茄识别算法，利用ＯｅＣ在ｔｂｌ再ｐｎＶ函数库
在Ｖｓａｃ＋ｉｌ＋下对识别算法进行再现，ｕ实现了目标识别软件的快速开发。对６４幅番茄图像进行识别试验的结果表明，生７对
长状态为相互分离的成熟番茄，正确识别率达到９％以上。不同分辨率的番茄图像处理实验结果表明，用ＯｅＣ函数库０利ｐｎＶ
编制的程序比Ｍａｌｔｂ下的代码执行效率显著提高，而且能实时采集并同步处理双目图像，为采摘机器人目标识别和软件ａ可
３２２１，ｏ３，ｏ１计算机工程与设计Ｃｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉ８４０１Ｖ１２Ｎ．．１ｏｐｔＥｇｅｉａ征分析的番茄识别及其软件的快速开发
王玉飞，尹建军Ｈ仲苏玉陈树人，，
（．江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室，江苏镇江２２１；１１０３２．安徽科技学院计算机中心，安徽蚌埠２３０）３１０
摘要：为导引机械手采摘番茄，出了基于形状与纹理特征分析的番茄识别和软件实现方法。取番茄和枯叶等干扰物提提
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开发提供参考。
关键词：器视觉；目标识别；图像处理；软件开发；ＯｅＣ机ｐｎＶ
中图法分类号：Ｐ４．Ｔ２２６２
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２（０１１－８４０１０．０４２１）１２．４３
Ｔｍａｏｒｃｇｉｏａｅｎｆａｕｅａａｙｉｎｓｄｖｌｐｎｆｅｏｉｏｆｒｏｔｏｎｔｎｂｓｄｏｔｒｎｌｓｓｄｆｔｅｅｏｍｅｔｒｃｇｔｎｓｔｅｅｉｅａａｏｎｉｏｗａ
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（．ＫｅａｏａｏｙｏｄｍｒｕｔｒｌｑｉｍｅｔｎｅｈｏｏｙＭｉｉｒｆｄｃｔｎａｄＪａｇｕＰｏｉｃ，１ｙＬｂｒｔｒｆＭｏｅＡｇｉｌａｕｐｎｄＴｃｎｌｇ，ｃｕＥａｎｓｙｏｕａｉｎｉｎｓｒｖｎｅｔＥｏ
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