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摘要:
针对机械移栽穴苗过程中如何有效识别出根系受损的幼苗,进而及时进行分类、补救这一实际问题,提出一种基于机器视觉的移栽穴苗识别方法.该方法根据机械手移栽穴苗特点,对比检测图像土壤基质面积与基准面积;进而通过测定土壤基质完整率,判断样本合格与否.文中从理论和实际的角度说明了形态学图像处理方法处理穴苗移栽图像特点,设计了机械手移栽穴苗识别在线测试系统.最后,对基于形态学图像检测方法的机械手移栽穴苗识别技术和普通图像检测方法进行对比实验.结果表明,本文提出的形态学检测方法对一个72孔穴盘合格检出率提高了6.6%,不合格检出率提高了54.5%.同时,一个穴苗的平均处理时间约为1.82 s.结果表明提出的方法可靠,耗时较短,能够匹配机械手移栽流水线作业时间上的要求,并满足实时处理要求.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于形态学图像检测的机械手移栽穴苗识别技术
来源期刊 光学精密工程 学科 农学
关键词 形态学 图像检测 机械手移栽 穴苗
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 651-658
页数 8页 分类号 S24|TP751
字数 3396字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20162403.0651
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于海业 吉林大学工程仿生教育部重点实验室 111 1103 18.0 26.0
5 刘媛媛 吉林大学通信工程学院 26 138 7.0 11.0
7 王跃勇 吉林大学工程仿生教育部重点实验室 18 62 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
形态学
图像检测
机械手移栽
穴苗
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
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10
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