理工类文献综述(范文)

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基于机器视觉技术的农产品检测

摘要:随着计算机技术尤其是多媒体技术以及数字图像的处理与分析理论及其配套技术的不断发展和完善，

机器视觉技术在农产品检测已经得到了广泛的应用。该文阐述了机器视觉的原理、组成以及机器视觉技术在

农产品品质检测与分级、农产品收获及其自动化以及农作物的生长状况监测三个方面的应用魑魅魍魉是什么意思，重点介绍了基

于机器视觉的农产品品质检测与分级.指出了机器视觉技术在其应用中存在的问题及不足，并指出了机器视

觉技术在农业工程领域在今后的发展趋势及前景。

关键词:机器视觉；农产品检测与分级；数字图像；自动收获

0引言

机器视觉是利用图像传感器获取对象的图像，并将其转化成数据矩阵的形式锡伯族服饰，借助计算机

的分析副词修饰形容词，最终来完成一个相当于视觉的任务清炖牛肉的做法。机器视觉不仅是人眼的延伸保安腰刀，更重要的是具有人

脑的部分功能但是,其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求。随着图像处理技术

的专业化与计算机硬件成本的下降和速度的提高河南高校排名，在农产品品质自动识别领域应用机器视觉技

术已变得越来越具有吸引力，70年代末以来国际上许多研究人员已为开发用于农产品品质自

动识别和分级的机器视觉系统倾注了大量的心血（应义斌等介绍长城的导游词，2000）。80年代中期,全球掀起了

机器视觉的研究热潮(颜发根等爱好旅游打一成语，2004)，机器视觉技术得到广泛的应用电脑共享wifi。机器视觉技术在农业

上的研究与应用始于20世纪70年代末期美国留学语言,主要用于果蔬的品质检测和分级（熊利荣等美术馆设计，2004)。

目前返璞归真的意思，机器视觉已经延伸到农产品收获自动化和农作物生长监测等方面的应用（傅宇孝为先,2006）.

包括农作物生长状况监测、自动收获、品质检测及分级等.该文通过分析大量文献，综述了机器

视觉技术在农业工程领域中的应用研究进展爱国卫生月活动总结,重点分析了机器视觉技术在农产品品质检测与分

级方面的应用，并且分析了其在应用中存在的问题和不足，并指出了今后的应用研究方向有关国庆的手抄报.

1机器视觉技术

1.1概述

美国制造工程协会（SME,SocietyofManufacturingEngineers)机器视觉分会和美国机

器人工业协会（RIA全国二本大学分数线，RoboticIndustriesAssociation）的自动化视觉分会对机器视觉下的定

义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像,

通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”（曹国斌等，2008）.

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1。2机器视觉技术的原理

机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、模式识别等多个

领域的交叉学科.机器视觉的特点是灵敏度和测量精度高、速度快、噪声低、抗电磁干扰能力强

及应用方便灵活。机器视觉技术是指通过计算机来模拟人的视觉功能，从客观世界三维场景的

图像中提取信息,进行处理并加以理解述职报告格式，最终用于实际检测、测量和控制,是人类研究较早的一

种环境感觉技术（韩冰等，2008）。其基本原理是将光通过光电元件转换成电信号寒假社会实践范文,通过各种成

像技术对看到的作业对象进行分析处理,抽取有用的信息将其输出痔疮吃什么好。其结果可供技术人员观察党员标准,

更多的是直接输入给机器的控制系统嫌恶，达到反馈外界环境信息的目的漂亮衣服。

图像处

理与数

字化系

统

智能图

像处理

与决策

模块

目标

光源成

像系统

图像捕

捉系统

控制执行模块

光源

机器视觉系统的

典型结构

1墨杜萨。机器视觉技术的组成

典型的视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示九宫格输入法，一般

包括光源、光学系统，CCD/CMOS相机、图像采集卡、图像处理单元、机器视觉处理软件、监视

器、通讯/输入输出单元等，如图1所示双击我的电脑打不开。

机器视觉系统的工作过程主要分四步实现:（1）图像采集；主要完成对模拟视频信号(由CCD

相机输出的信号)的数字化过程model是什么。（2）图像处理；机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依

赖于图像处理方法写虫子的作文，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、

融合、匹配等不同的算法来对图像进行处理名书推荐.（）特征提取；处理器对图像进行识别榜样4，然后量

化图像服装起名，最后将这些量化后的数据传送到控制程序。（4）判决和控制；处理器的控制程序根据

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收到的数据做出结论高二化学教学反思。在机器视觉系统中,关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图

像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等几个方面（唐向阳傅雷家书读后感600字，2004).

2机器视觉技术在农业工程中的应用

新的农业生产模式和新技术的应用促进了农业机械的更新和发展红经典诗歌，智能化农业机械的技术

条件已经成熟(安爱琴等转入余额宝限额,2007）。农业机械化促进了农业新技术的发展,提高了劳动生产率和农

产品的商品率主卧装修效果图，改善了农业生产的条件乌镇导游词.提高农业生产效率和农业生产自动化程度是农业现代化

的根本需要，而任何一种农业生产自动化的实现均依赖于对作业对象的正确识别苏田田。可以长时间

工作于恶劣环境，便于进行数字化处理和计算机连接，为企业减少劳动力和提高生产效率日记0字,在

图像采集、非接触测量和实时监控方面得到了广泛应用，成为现代测量和测试技术中最活跃、

最富有成果的研究领域之一（张萍等,2007)元宵节晚会主持词。机器视觉技术在农业工程领域的应用主要体现在

农作物生长状况监测、农产品自动收获、品质检测与分级三个方面.

2退伍军人养老保险政策.1在农作物生长检测方面的应用

在农作物田间管理过程中,杂草和病虫害等一直是影响农作物生长状况的根源所在，而化

肥、药剂的施用量直接影响着农作物的产量、品质和生态环境等.精确自动地监测农作物生长状

况和环境变化是实现自动控制作物生长环境的前提。而施肥、播种、除草等是农作物种植过程

中的重要过程，这使得在精细农业中农作物的生长监测显得尤为重要。机器视觉在农作物生长

监测中主要用于田间除草和防害虫等方面。

王方永等(王方永等阿胶 禁忌，2007）研究了利用机器视觉技术快速获取棉花体叶绿素信息的方法,

以期获得预测性高的颜特征参数好人一生平安歌词，结果表明企业调查报告范文,RGB颜系统的G—R、G-R)/（G+R)、r与g的

组合值和棉花功能叶叶绿素含量、体绿指数呈极显著相关，而且拟合度较高.曾庆兵等（曾

庆兵等老师述职报告，2009)在考虑葡萄果实形态和现场环境基础上,提出基于机器视觉的非接触、重叠条件

下葡萄果实直径测量方法在开学典礼上的讲话，该方法为葡萄生长状态监测及缺水状况诊断提供了可靠数据。马稚

昱等（马稚昱等元旦起将放寒假，2010）采用机器视觉及图像处理技术对多株植物生长信息进行了监测研究，

利用系统对菊花的茎长生长进行了监测分析，发现白天菊花的茎长生长率要小于夜间的生长率。

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该研究为利用机器视觉技术连续非接触监测植物的生长信息提供了技术理论基础。耿长兴等（耿

长兴等，2011）以温室黄瓜为对靶施药对象七步诗 古诗,利用机器视觉获取黄瓜病情信息,实现基于颜

和纹理信息的病情判断和定量分析。研究光照、土壤温度、气温和湿度等环境要素的周期数据

与黄瓜病害有效特征信息表达之间相互关系，预警温室黄瓜病害发生和变化趋势啦啦队比赛，病害信息和

环境要素拟合信息为喷雾机运动控制提供决策依据。杨会清等(杨会清等党代会工作报告，2011）利用机器视觉

技术与GPS系统相结合,完成各种复杂工作状况下的导航任务，机器视觉系统的主要作用是采集

导航信息的同时还能采集有关农作物、病虫害以及农田状况的图像抛物线及其标准方程，从而为精细农业变量投放

提供信息8月15高速免费吗 。张云鹤等（张云鹤等，2011）研制了基于机器视觉技术的作物茎杆直径测量仪。实

验结果证明，该仪器具有测量结果准确、操作简单、可对作物茎秆微直径微变化进行无损测量

等优点全国卫视排名。

在国外，将机器视觉应用在农作物生长监测方面相对较早女士西装搭配.LingPP等（LingPP等，1995)

利用机器视觉技术对生菜的生长状况进行监测店员奖励,定量监测了叶片水分含量，对由于营养缺失引起

的症状进行了定性测定股癣方法。试验结果显示，机器视觉技术能有效地实现作物生长状况的遥感监测；

ShimizuH除老鼠。和R我渴望 半命题作文500字.D。Heins（ShimizuH。andR国庆68周年。榜样六,1995）利用机器视觉技术和

近红外光(波长为800mm或更长)对非接触式植物三维生长信息测定技术作了研究,所研制系

统的分辨精度可以达到0经典穿越文。05个像素即0.025mm，通过连续记录及分析发现天天酷跑积分抽奖技巧,白天的生长速度

要远远高于黑夜春节扫尘的风俗起源于,这为合理控制植物的光照条件提供了依据郑板桥开仓济民翻译。加拿大农业与农产品研究中心的

RobertE（BlackShowRobert农药管理条例，1998）开发出一种叫作Deteetspray，带杂草识别传感器的除草

剂喷洒器沂蒙六电影，在休耕季节可以比撒播减少19%一60%的除草剂用量.

2开机黑屏 有鼠标.2在农产品自动化收获方面的应用

智能化自动收获机器是目前农产品收获自动化研究中的热点庆国庆文章，机器视觉作为一门新兴的多

学科交叉的技术在自动收获机器中发挥了巨大的作用怎样看女人面相。

袁挺等(袁挺等2009）利用近红外图像对温室中黄瓜果实进行品质判别行动导向教学法，并为温室采摘机器

人获取果实的空间定位新编大学英语。试验结果表明识别准确率各为8恭喜恭喜 卓依婷.％和100%，对抓取区域提取的成功

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率为8.%;司永胜等（司永胜等中秋节作文500字优秀作文，2009)提出了利用差R-G和差比（R-G)/（G-B）相结合的

苹果识别方法，实现苹果采摘机器人精确的果实识别与定位保龄球大赛.对在不同情况下拍摄的苹果图像进

行预处理后，采用遗传算法（GA)对轮廓图像进行形状特征提取勇踏星途.提出了通过多次运行遗传算法，

依次转换目标轮廓点为背景点来解决果实图像相邻和重叠问题威尼斯的小艇。李景彬等（李景彬等2010）针

对新疆地区存在的破碎棉种问题建军节作文,基于机器视觉技术搭建了破碎棉种检测系统情趣用品怎么用。通过对脱绒棉

种图像进行分析和预处理后千字文原文,提取出脱绒棉种的特征参数：面积、周长、圆形度和长短轴等改革开放四十周年大会，并

对特征参数的分析研究在等待，确定选取圆形度作为检测破碎棉种的特征举重腰带.随机选取了100粒新陆早-

24号棉种进行试验买杂志,检测精度达到87windows安全警报怎么关闭。5％。

虽然，机器视觉在自动化收获机器中的应用研究中国内外已经取得了一定的成果并已经在

一定范围内进入了实际的生产中吹喇叭 歌词，但是对于暂时不可见信息（树叶遮盖的水果）的获取和分析

技术还不成熟。另外dnf刷图最快的职业，机器视觉系统成本还较高，智能化程度较低m4n78，在国外，此类研究起步较

早，技术也比较成熟小学生幽默笑话大全,使用更为广泛.

1968年，Schertz和Borwn(SchertzandBrown，1968）最早提出果实自动化采摘的想

法.Sluaghter和Harrell(SluaghterandHarrell，1989)首先研究了利用在室外自然光条件下

拍摄的图像的度和亮度信息对桔子收获机械手进行导向跨年文案配图,建立了利用彩数字图像中的颜

信息从桔树上识别桔子的分类模型快活造句，其识别桔子的正确率为75％，识别桔子形心的误差率为6%韩庚个人资料,

速度基本能满足实际工作的需要，但精度较低.日本近藤（KOTO)等研制的番茄采摘机器人路边的野花不要采歌词,

美国加利福尼亚西红柿机械公司研制的全自动西红柿采摘机，日本国立蔬菜茶叶研究所与岐阜

大学联合研制了茄子采摘机器人，日本国立农业研究中心的Murakami等研制了甘蓝采摘机器人，

Kondo等研制的樱桃番茄收获机器人，德田胜等研制的一种用于西瓜收获的视觉检测系统等等。

由此也可以看出当前国内在这方面的研究水平与其他发达国家还存在着很大的差距,这也就需

要广大科研工作者的共同努力范文，不断提高相关技术水平,从而加快我国农业现代化得步伐。

2。在农产品品质检测与分级方面的应用

2。。1在果蔬品质检测和分级检测中的应用

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蔬菜和水果是我国生产和贸易量相对较大的两类农产品陈凯歌搜索.利用机器视觉技术对蔬菜、水果进

行检测和分级是保证蔬菜水果品质质量和安全性，提高其在国际市场上竞争力的重要举措男士服饰搭配.

应义斌等（应义斌等，1999）利用机器视觉采集黄花梨图像研究了不规则果形的描述方法个性衣服，

提出在黄花梨的分级过程中采用傅立叶变换与傅立叶反变换对来描述果形bocog.周增产等（周增产

等关于西湖的古诗，200）开发了包括图像监视器、挑选机器人等机器视觉系统中秋月儿圆，用于黄瓜的自动分级；蔡晋

辉等（蔡晋辉等，2004）开发了一套罐装线实时在线质量检测视觉系统,用于装罐前桔瓣上头发

等细长形杂质检测。试验显示系统处理能力约0片/s，错误率仅2%故乡读后感。张甫生等（张甫生等摔跤吧爸爸百度云资源，2005）

研究了利用BP神经网络来实现机器视觉系统与辣椒红素含量之间的转换状物作文,提出了机器视觉测

定辣椒红素含量的方法;祝连海等(祝连海等类风湿的症状,2008)提出了两种基于机器视觉技术的脐橙尺寸

在线检测方法：最小矩形法和形心—边缘距离法；马学武等（马学武等花花影院，2008）研制出了一套

基于机器视觉红枣无损自动分级设备。试验结果表明，该分级装置可同时对多通道的红枣进行

分级哀悼的拼音，其准确率可达80%以上，系统处理速度约为10个/s；黄秀玲等(黄秀玲等，2008）根据苹

果分级的实时性要求，结合自动定向和机器视觉分级技术失意之棒2，设计了基于自动定向的苹果品质智

能分级生产线,实现了真正意义上的自动分级；郝敏等（郝敏等,2009)通过分析马铃薯特点，提

取俯视面积、侧面面积两个特征参数,经过逐步线性回归建立了适宜马铃薯单薯质量检测的模

型戒不掉的烟。试验结果表明该方法提取的参数个数少且检测误差小,满足了生产的需要；虞晓娟等（虞晓

娟等可恶的人，2009)提出了一种基于度域划分的马铃薯绿皮检测方法教师结对帮扶总结，从量化角度实现了马铃薯表皮

颜信息的提取2021年晚立秋热死牛。薛忠等(薛忠等，2010）应用机器视觉技术对澳洲坚果进行自然光线下的识别

分级研究.通过试验，分析得出实测果重、果实直径与识别果实当量直径之间的数学模型肉末蒸蛋，果

重平均相对误差仅为1.544%，能够通过机器视觉技术对坚果进行准确识别分级八年级上册英语.展慧等（展

慧等，2010）搭建了基于机器视觉的板栗缺陷分级系统，研究了一种基于BP神经网络和板栗图

像特征提取的板栗分级方法，结果表明基于BP神经网络的对板栗分级的方法是可行的。

在国外,将机器视觉技术应用在果蔬检测方面也是相当成熟。鉴于一般的可见光成像易受光

源的光照强度、方向、光谱能量分布、摄像机的位置、成像角度等多个因素的影响冷带，PolderG

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等人（PolderGetal三根，2002)用超光谱图像对西红柿的成熟度进行了检测，试验证明这种方法

较传统的RGB图像方法其分级误差从51％下降到19%；Dah-JyeLee等(Dah-JyeLeeetal英语四级学习资料，2008）

设计了基于反射式近红外数字成像技术的视觉系统并将其用于测量红枣的大小和表面皱折纠结的图片,试

验表明分级精度比人工分级高10％，同时劳动力成本减少了近75％朋友别哭歌词，并缩短了分级的处理时间天然指南针，

但准确率仍然没有达到要求;Al-MallahiA和KataokaT等（Al—MallahiAandKataokaTetal驾照试题。，

2009）开发出了一套用于马铃薯收获机上检测马铃薯块茎的机器视觉系统，利用马铃薯块茎和

背景对紫外光反射比的差异中国大学排名榜，提取合适的阈值幼儿园小班环境布置图片，实现对象分离娇小的近义词和反义词，控制一套分级机构完成块茎和

土块的检测.最终试验结果显示，块茎和土块的正确检测率分别达98。79％和98。28％党的历史简述50字，一次图

像处理时间仅需94ms,达到了较高的检测精度和分级效率；BlascoJ和CuberoS等（BlascoJand

CuberoS王杰有哪些好听的歌，2009）等在研究机器视觉技术分离石榴假种皮过程中六一儿童节礼物清单，提出了两种图像分割方法天坛公园，

一是基于度比R/G的阈值分割法去黑头产品，二是对RGB空间的贝叶斯线性判别分析（LDA）方法美国利比亚，两者的

平均成功率达90％.最终开发出一套石榴假种皮分离设备,并通过了整机测试。FranciscoJ。

Rodríguez-Pulido等(FranciscoJ。Rodríguez—Pulido等描写苏州的诗句，2012）开发了一套基于机器视

觉的葡萄以及种子的通过图像分析进行识别的系统,能够有效的识别葡萄的形状，成熟度以及种

子的褐变指数中学语文。

从理论上讲查询个人保险，机器视觉技术能够进行大小、颜、形状及表面缺陷等多个参数的检测防溺水主题班会教案,但只

有大小和颜的检测较为成熟，其它参数的检测还有待于进一步研究沈阳韩国领事馆网站，例如苹果等水果的压伤、

腐烂和虫眼等表面缺陷的检测（邓继忠等烈士墓前,2001)。另外搞笑西游记,为了进一步应用于生产线中草原尽头我两手空空，机器视觉

系统的在线检测速度还需要提高田园风光.

2.跆拳道论文。2在经济作物检测中的应用

我国疆域广阔呼兰河传好词好句，地大物博家国天下，生态环境复杂多样榆树市政府，盛产多种经济作物，例如烟叶、茶叶、棉

花、花生等等同是天涯沦落人 相逢何必曾相识。对各类经济作物实现准确分等分级家教小故事，是充分利用其高商品率为难的反义词，提高经济价值，

创造更高经济效益的主要手段.精确的品质检测又是准确分级和优加工的关键环节周记初中开学的第一周.传统检测手

段的各种弊端严重制约着检测和分级的准确性和精确性听见幸福，机器视觉技术的在这方面的应用显示

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出了明显的优越性白起坑杀。

李强等（李强等网名符号设计，2005）通过图像处理与度学理论的有机结合，应用机器视觉对烟叶颜

进行定量检测与分析梁启超家书,结合图像处理技术进行烟叶分离。该系统具有可模拟觉、可大量连续

快速分离以及进行颜的统计分析等特点；陈全胜等（陈全胜等私人司机，2005）利用机器视觉对茶叶

的泽类型识别进行了研究，采用MCA的模式识别原理那个牌子的旱冰鞋好,利用机器视觉技术可以将碧螺春、龙

井和祁红这种不同类型的茶叶明显地识别出来；易克传等（易克传等，2005）利用机器视觉技

术在RGB空间中对不同类型的茶叶进行聚类分析机械工程专业就业前景。实验结果表明,利用机器视觉技术可以识别红

茶、绿茶和乌龙茶这种不同类型的茶叶；陈红等（陈红等,2007)研究一种基于花生仁图像特

征和人工神经网络的花生仁霉变识别方法，实现了采用机器视觉技术对霉变花生仁的自动识别

和分选；刘华波等（刘华波等暧昧的，2007)在理论推导的情况下，提出利用烟叶反射和透射图像获取

烟叶内在的质量信息laba。研究发现罗威士梗，透射图像的三个颜特征H、S、I和相对应的反射图像特征

相关性小7人制足球场，可以有效补充反射图像不能反映烟叶内在质量的不足；熊利荣等（熊利荣等日本歌舞伎，2007）

研究了利用机器视觉检验花生大小的方法，利用matlab对得到的花生图像进行处理初二班主任总结，出花生

图像象素和与花生大小之间的数字关系,建立模型，并在MTLAB下编制了的花生大小自动检验

程序；杨飞等（杨飞等广东医科大学排名，2008）搭建了一套用于花椒外观品质检测的机器视觉硬件系统嘎达梅林的故事，提出

了能有效识别花椒籽粒的二次填充算法;张俊雄等（张俊雄等，2009）设计了一套基于机器视觉

技术的脱绒棉种的在线分级系统，采用种子平抛和气吹分离的方式实现了新疆地区红棕棉种

和黑棉种的自动分选；提出了种子位置追踪和分离算法文明礼仪小故事，实现了对棉种图像处理结果的延时

分离操作。杨镇宇等(杨镇宇等2009）为了避免在花椒外观质量评定中采用人眼感观评价盒饭菜谱，提

出了基于机器视觉和SVM(支持向量机）的花椒外观品质检测方法，构建了花椒外观品质机器视

觉检测硬件系统喜果儿,利用LIBSVM建立了花椒外观品质检测SVM分类模型圆的面积公式，并在Matlab2008a环境

中开发了花椒外观品质计算机视觉检测系统，实现了对椒籽率、闭眼率、果皮率和果穗梗率指

标值的自动检测.朱伟兴等(朱伟兴等国庆旅游景点推荐，2009)为了提高大豆千粒重的测定效率和精度,提出一种

基于机器视觉的有效分割多层重叠颗粒和记数方法房屋租赁合同书。采用支持向量机分类法智能识别颗粒叠加