基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别

第24卷第1期农业工程学报V ol.24 No.1

2008年1月 Transactions of the CSAE Jan. 2008 175 基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别

蔡健荣，周小军，李玉良，范军

（江苏大学食品与生物工程学院，镇江 212013）

摘 要：采用2R-G-B色差分量，通过Ostu自适应阈值算法进行图像分割，利用形态运算消除分割后随机噪声，并对分割区域进行标记，利用区域面积和区域最小外接矩形长宽比参数进一步去除背景区域。对于多果重叠问题，利用T=Sqrt(S×I)形成新的图像提取边界，再结合形态学运算实现分割。最后利用优化的圆形Hough变换提取目标图像的形心坐标及半径，恢复遮挡果形。经验证有95%果实能正确识别。

关键词：机器视觉；成熟柑橘；图像识别；特征提取；圆形Hough变换

中图分类号：TP391.41；S666.2文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2008)-1-0175-04

蔡健荣，周小军，李玉良，等. 基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别[J].农业工程学报,2008,24(1):175－178.

Cai Jianrong, Zhou Xiaojun, Li Yuliang, et al. Recognition of mature oranges in natural scene based on machine vision[J].

Transactions of the CSAE, 2008, 24(1)：175－178. (in Chinese with English abstract)

0 引 言

果蔬收获机器人的应用研究开始于1968年，美国学者Schertz 和Brown提出利用果实和叶子在电磁光谱的可见光和红外区域反射率的不同来检测水果[1 ,2 ]，Parrish 和Goksel在1977年据此理论构建了第一个较为实用的苹果识别视觉系统[3]。基于机器视觉识别果实可划分两类：一是根据颜色或者灰度特征分割图像、寻找果实；二是在图像采集时使用滤波片或其它设备获取较为简单的图像，再根据形状特征寻找果实[4,5]。Harrell等对柑橘类采摘机器人进行了研究，用色调、饱和度以及RGB颜色信息进行分类，这种分类方法将成熟的柑橘或其它水果从背景中分离比较有效，但需要人工照明，并且不能检测有遮挡的果实[6~8]；Grasso等研究的机器人采摘系统，受果实遮挡或天气变化影响，有86%检出率和5%的误识率[9]；Illingworth等运用圆形Hough变换（CHT）检测图像中西红柿轮廓的弧度，但采用人工设定阈值，不能适用光线变化[10]；日本Ehime大学开发出由1个彩色摄像机、1个距离传感器和1台控制计算机组成的果蔬收获机器人[11]，日本Shimane大学构建了一种收获机器人视觉系统，根据水果表面不同的光谱反射特性来检测水果[12]；张瑞合等人直接利用图像的统计直方图，经腐蚀与膨胀后提

收稿日期：2006-07-08 修订日期：2007-12-15

基金项目：国家863项目(2006AA10Z263)；国家自然科学基金资助项目（30771243）

作者简介：蔡健荣(1966－)，男，上海人，博士，教授，主要从事计算机无损检测技术、收获机器人研究。镇江江苏大学（本部）食品与生物工程学院，212013。Email:jrcai@https://www.wendangku.net/doc/085356771.html, 取背景区边缘的拟合曲线来实现彩色图像的分割[13]；荷兰农业环境工程研究所(IMAG B.V.)研究开发了一种移动式黄瓜收获机器人样机[14]；杨国彬等直接用R、G、B 三分量作为贝叶斯分类器的输入进行目标与背景的分类[15]；俞高红等采用Fourier描述子描述蘑菇的边界，可以很方便地求得蘑菇边界的形心坐标 [16]。本研究前期曾将RGB颜色转换到球形HSI颜色系统，利用Otsu算法自动获取分割阈值,提取成熟西红柿区域[17]。上述研究对果实遮挡和重叠时的果形特征提取研究较少，但这一现象在自然界普遍存在。因此目前果实收获机器人的研究大都还停留在理论或试验阶段，没真正实现商业化[18]。如何很好地解决被遮挡果实的识别问题是农业机器人发展必须解决的问题。

1 成熟果实区域提取

在提取成熟柑橘、树叶、树枝的颜色信息的基础上，对光照变化、阴晴天气等不同条件下的拍摄图像，进行了不同颜色系统的对比试验，发现利用RGB颜色系统的色差分量2R-G-B合成的图像进行Ostu自适应阈值分割，能快速有效的区分目标和背景。

1.1 颜色分割

Ostu最大类间方差法，是一种性能良好的自动阈值分割方法。通过计算图像中目标类和背景类的类内方差最小、类间方差最大进行自动阈值求取，由成熟柑橘图像的(2R-G-B)色差图像的灰度分布可知灰度分布基本呈双峰分布，如图1所示。

这种灰度分布特点非常适合Ostu法分割处理。将(2R-G-B)色差图的自适应阈值分割结果和原始图像相加，

176 农业工程学报 2008年

提取的目标图像如图2b、图3b所示。

图1 （2R-G-B）图像的直方图

Fig.1 Histogram of the 2R-G-B

1.2 去除噪声

结构元素B为3×3正方形模板，对图像进行的形态滤波，滤波系数n=3，即先腐蚀3次，再膨胀3次。原始图像F通过滤波，即可消除遗留的随机噪声，得到目标图像G，减少后续处理无谓运算。

nB

nB

F

G⊕

?

=)

(（1）1.3 图像区域标记

采用四邻域顺序法对图像的连通区域进行标记。将不同连通区域标记为不同的值。

1.4 基于面积和最小外接矩形的目标区域提取

计算标记图像各区域面积，将面积小于最大区域面积1/3的区域作为噪声去除。这样可以去除大部分误分割背景，但枯叶等与柑橘颜色相近且面积较大的背景仍可能保留，因此进一步计算区域外接矩形，得到其长宽比，并设定目标区域的条件为：0.7≤a/b≤1.4且S0/S t≥0.5，其中a，b为外接矩形的两条边，S0为目标区域的面积S t为其外接矩形的面积，经处理后一般只留下柑橘区域图像。

1.5 区域填充

由于光照和遮挡，图像分割后的目标区域会存在空洞或凹陷，这些空洞或凹陷的边缘会影响后续处理，必须进行填充。空洞填充通过计算欧拉数进行填补，凹陷区域采用最小凸闭包原理可以部分修复，修复结果如图2c所示。

2 果实特征提取

运用Sobel算子提取果实图像轮廓，利用圆形Hough 变换提取果实特征参数。Hough变换是通过坐标空间变换，将识别问题转化为空间坐标系中点的聚类问题。Hough变换参数对提取速度和结果影响很大。

2.1 累加器单元尺寸设置

Hough变换累加器的每个单元实际是圆形目标检测的容错区间，其尺寸大小影响Hough变换的速度和精度。为减少计算量，将目标区域的尺寸作为累加器单元半径选择依据，根据柑橘外接矩形尺寸设置容错区间。如公式（2）所示

(△x, △y, △r)=( 3n ,3n ,2n ) （2）其中n=L/50，L为果实外接矩形长边长度（单位为像素），系数3、2和50是试验得到的较优参数。根据以上公式设置累加器单元，可解决图像尺寸变大，使变换时间增加的问题。

2.2 搜索范围设定

进行Hough变换时，要对所有的可能性进行“投票”，这种投票消耗很多时间和空间。半径的取值范围可能是1至图像的宽度或高度，这种“地毯式”遍历搜索对结果无影响。为缩短处理时间，设置了搜索半径的范围，如公式（3）所示

r i∈[min{a i,b i}/4，max{a i,b i}*1.5]，i=1,2,…m（3）式中a i，b i——分别为各区域外接矩形的长或宽（单位：像素）；m——图像区域标记号。经过优化，搜索范围得到有效控制，提高了变换速度。区间选择和参数设定均由计算机自动完成。

2.3 算法实现过程

圆形Hough变换的具体实现过程：

1）分别处理不同区域轮廓，对累加器“投票”；

2）累加器数据高斯平滑；

3）搜索累加器中峰值，找出各个峰值位置；

4）根据峰值参数提取果实的特征值。

该算法能正确找到果实中心，得到的拟合圆半径和果实半径基本吻合，如图2e、图3e所示。

2.4 重叠果实的分割

自然生长条件下的果实，通常会存在重叠、遮挡等现象。解决被遮挡果实的识别是收获机器人实用化的关键问题之一。

通过最小外接矩形边长阈值a/b>1.4可以判断果实是否存在重叠。当果实重叠时，对阈值分割后彩色图像（图3b）进行颜色变换求取灰度图像，方法如式4所示。

T=Sqrt(S×I) （4）计算得到的新图像(图3c)，其中S和I是HSI颜色系统中的饱和度和亮度分量，Sqrt代表开方运算，再利用Laplacian-Guasian算子对新图像进行边缘检测得到边缘图像，将边缘图像和二值图像相加得到新的图像，对其进行连续腐蚀和膨胀运算（3次）可以将重叠或粘连部分分开（图3d）；再进行区域填充、特征提取等处理。最后提取结果如图3e所示。

第1期蔡健荣等：基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别 177

a. 原始图

b. (2R-G-B)分割图

c. 填充图

d. 轮廓提取图

e. CHT拟合图

图2 遮挡图像分割（晴天）

Fig.2 Segmentation of images of the oranges shielded(sunshine)

a. 原始图

b. (2R-G-B)分割图

c. Sqrt(S×I)图

d. 分割后填充图

e. CHT拟合图

图3 遮挡和重叠果图像分割（阴天）

Fig.3 Segmentation of images of the oranges shielded and overlapped(cloudy sky)

2.4 重叠果实的分割

自然生长条件下的果实，通常会存在重叠、遮挡等

现象。解决被遮挡果实的识别是收获机器人实用化的关

键问题之一。

通过最小外接矩形边长阈值a/b>1.4可以判断果实是

否存在重叠。当果实重叠时，对阈值分割后彩色图像（图

3b）进行颜色变换求取灰度图像，方法如式4所示。

T=Sqrt(S×I) （4）

计算得到的新图像(图3c)，其中S和I是HSI颜色系统

中的饱和度和亮度分量，Sqrt代表开方运算，再利用

Laplacian-Guasian算子对新图像进行边缘检测得到边缘

图像，将边缘图像和二值图像相加得到新的图像，对其

进行连续腐蚀和膨胀运算（3次）可以将重叠或粘连部分

分开（图3d）；再进行区域填充、特征提取等处理。最

后提取结果如图3e所示。

3 算法流程及结果分析

成熟柑橘识别的执行流程如图4所示。

试验过程中，共处理了86幅不同条件下拍摄的图像，

准确识别出82幅，识别正确率在95%以上，结果如表1

所示。误识别的主要原因有：

1）成熟度不够、反光等因素导致识别出的成熟果实

残缺较多，算法无法识别和恢复完整果实；

2）采集的果实图片经轮廓提取后，轮廓线与圆形相

差较大，导致1个对象拟合出2个目标；

3）遮挡、重叠过大（遮挡重叠部分超出果实整体的

1/2），果实被枝干遮挡后形成2个目标区域，导致特征提

取失败。

图4 图像处理流程图

Fig.4 Flowchart of the image processing

表 1 成熟柑橘识别结果

Table 1 Recognition results of mature orange images

图像类别综合情况部分遮挡无遮挡

图像总数86 52 34

正确识别82 49 33

识别率/% 95.3 94.2 97.1

4 结 论

1）本文采用基于2R-G-B色差图和Ostu阈值的分割

算法，对不同条件下采集的图像进行识别，试验结果表

明，色差图像本身可以部分消除光照变化的影响，较好

178 农业工程学报 2008年

区分目标和背景；但在逆光和阳光直射下识别率相对较差，尤其是果实表面有较大反光时，特征提取准确率明显下降；

2）采用优化的圆形Hough变换算法，能准确提取类球形果实的圆心坐标和半径等特征，当果实区域残缺大于1/2时错误率显著提高，果实的圆度较差时会产生虚假目标，这是算法本身固有缺陷所致；

3）通过获取T=Sqrt(S×I)图像，可以较好的提取重叠果的边界，进而可以将重叠和粘连部分分开，实现果实的特征提取；

4）该技术稍加改进，可用于其它有明显颜色差异的球形果实的识别。

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Recognition of mature oranges in natural scene based on machine vision

Cai Jianrong, Zhou Xiaojun, Li Yuliang, Fan Jun

(School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)

Abstract：Using the image of 2R-G-B, Ostu algorithm was used to segment the images of mature oranges and background. Morphologic operation was used to remove the random noise and the object regions were labeled. According to the areas of the labeled regions and their ratios of the least rectangles' length and width, the remnant backgrounds were eliminated. For the overlapped fruits, a new image generated through formula T=Sqrt(S×I) and the boundary of the new image was extracted, with the additional morphologic operation, the overlapped fruits were separated. Finally, the optimized Circular Hough transform algorithm was used to extract centroid coordinates and radius, and then the fruit shape was recovered. The result shows that the correct recognition rate is up to 95%.

Key words: Machine vision; mature orange; image recognition; characteristic extraction; circular Hough transformation (CHT)

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

柑橘果部易混淆病虫害图解

Part.1 溃疡病 VS 疮痂病

溃疡病：果实感病后，病斑木质化严重，且有中部凹陷龟裂，部分品种病健交界处会有黄晕。 疮痂病：病斑多为黄褐色的木质化瘤状突起，病果常伴随着果皮粗糙、果小、味酸、皮厚、畸形等症状。 相似点 ①均含有木质化病斑；②受害严重时均会引起早期落果 不同点 ①溃疡病病斑硬，且有开裂现象；疮痂病病斑比较密，分布更广，不开裂。 ②溃疡病病斑会开裂呈火山口状，疮痂病病斑不开裂。

③溃疡病的病斑仅限于表皮，果实感病后，除影响外观品质外，不会影响口感，有时还会更甜；果实感染疮痂病后，会引起果皮变厚、果实畸形，此外果实会比较酸。 防治方法 溃疡病：铜制剂、叶噻唑锌、代森锰锌等，注意降雨前后的药剂保护，同时减少虫源、机械因素所带来的伤口。 疮痂病：苯醚甲环唑、戊唑醇+代森锰锌、噻菌铜等，从展叶到花后8周内的幼果期是防治关键期。 Part.2 灰霉病 VS 蓟马 VS 机械伤 灰霉病：病斑常呈灰白色木栓化隆起，形状不规则，幼果受害容易脱落。

蓟马：在幼果果蒂周围易形成灰白色的环状疤痕，严重时可向下延伸。

机械伤：一般是大风导致的，伤口愈合后果面形成银灰色的斑痕。 相似点 ①病斑多为银灰色；②木栓化 不同点 ①机械伤与前两者最大的区别是，它的疤痕往往是凹陷。 ②蓟马与灰霉病的区别在于，前者在果蒂周围受害最为明显，后者病斑形状不规则。 防治方法 灰霉病：咯菌腈、氟唑菌胺、吡唑醚菌酯、异菌脲等，谢花2/3、幼果期是关键防治期。 蓟马：乙基多杀菌素、螺虫乙酯、毒死蜱、吡丙醚·虫螨腈、唑虫酰胺、噻虫嗪等，花期至幼果期以及个梢期都要注意防治。 Part.3 黑星病 VS 褐斑病

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力： 第一、智能识别 海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础，要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1：机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。 表2：机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目 标 速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒

机器视觉在医疗器械行业的运用

机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化，本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中，注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 1 引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的

机器视觉简介

机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统

图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：

柑橘主要病虫害防治篇

第五章 柑橘主要病虫害防治篇 红蜘蛛 〖柑橘红蜘蛛为害特点〗 以口器刺破寄主叶片表皮吸食汁液，被害叶面呈现无数灰白色小斑点，严重 时全叶失绿变成灰白色，导致大量落叶；亦能为害果实及绿色枝梢，叶片受害为重，被害叶面密生灰白色针头大小点，甚至全叶灰白，失去关泽，终至脱落，严重影响树势和产量。为我国柑橘生产的头号害虫。 锈壁虱 柑橘红蜘蛛科学防治方法： 1.宜全园喷药防治和严重地块单独喷药相结合，多种杀螨剂交替使用。 2.抓好春季的防治，当平均每叶上有成螨、若螨5-8头时应及时喷药。 3.药剂可选用农赞成5000-6000倍或锡克1000-1500倍等高效低毒生物药剂。

〖锈壁虱为害特点〗 ● 危害柑橘类，以成若螨群集于叶、果和嫩枝吸汁危害，被害果实、叶背呈古 铜色，表面粗糙，失去光泽，造成叶片卷缩、枯黄脱落，果呈黑皮果，严重影响树势、产量和品质。 当月温达15℃以上时，便可活动取食，3-4月危害春梢，5-6月蔓延至果，随即虫口数量激增，7-8月虫口达到当年最高峰，7-10月为发生盛期，此期间如温湿适宜（月均温25-27℃、相对湿度85%左右）常猖獗成灾。一般宽皮柑橘类比橙和柚类受害较重。 蚧克虫 〖 蚧壳虫为 害特点〗 ● 主要靠吸食危害柑橘的柔嫩部分如嫩茎、嫩梢、嫩叶，影响其光合作用并传 播烟霉病等。主要包括矢尖蚧、红蜡蚧、吹绵蚧、桑白蚧等。这类害虫发生猖獗，对柑橘生长影响危害巨大，发生严重时往往造成不可挽回的损失。 柑橘锈壁虱科学防治方法： 1.保护和利用天敌。多毛菌是锈壁虱主要天敌，防病时不用或少用波尔多液或石硫合剂，以免杀伤捕食螨和多毛菌。 2. 按虫情喷药。当锈螨密度达到平均每视野（10倍手提放大镜）2-3头，或发现个别树有少数黑皮果和个别枝梢叶片现锈斑褐叶时，应立即喷锡克1500-2000倍或大红门2000-2500倍或速尔螨1000-1500倍，注意喷树冠内部、叶背和果实阴暗面。 柑橘蚧克虫科学防治方法： 1.柑橘保果期，也是春梢老熟、小果转绿期，防治一、二龄幼虫与抑制虫卵相结合，可用力可斯1000-1500倍或金三七二一1000-1500倍与石硫合剂交替喷雾，既防虫又防病，还可抑制虫卵。 2.在果实膨大期和放秋梢期间，防治第二、三、四代幼虫。果实膨大期间由于气温比较高，蚧壳虫发生较快，有利于家底基数。可用金杀扑腾700-1000

柑橘病虫害(图谱大全)

柑橘病虫害（图谱大全） 柑橘就是我国南方地区得一大果树种类，也就是我们常见得水果之一。 在柑橘栽培过程中常会遇到很多病虫问题,危害特别严重.因此了解柑橘种植中常见得病虫害及其基本防治技术对科学种植栽培柑橘显得尤为重要。 这期就给大家整理一下，柑橘常见得病虫害类型. 柑橘病害 1、柑橘疮痂病 主要危害叶片、新梢与果实。 危害特征： 叶片染病： 初期就是黄色油渍状小斑点，后扩大成蜡黄色病斑。 后期病斑木质化凸起，叶背突出，叶面凹陷，成漏斗状，发生严重时叶片扭曲、畸形。

新梢染病: 与病叶症状相似,幼嫩枝梢染病后变短小,有扭曲状,但病斑不明显。 幼果染病： 初期产生茶褐色小斑,后在果皮上形成黄褐色圆锥形、木质化得瘤状突起. 果实小,皮厚，味酸，发育畸形。 防治方法： （1）农业防治 选择无病苗木；合理修剪、整枝,彻底剪除树上病枝、病叶,增强通透性,降低湿度;加强肥水,促使新梢健壮整齐。 （2)化学防治 在春梢与幼果时各喷１次药，可选择:百菌清、苯醚甲环唑、代森联、戊唑醇+肟菌酯、吡唑醚菌酯+代森联、络氨铜等喷雾。 2、柑橘炭疽病 可为害地上部分得任何部位.

危害特征: 叶片受害可分为叶斑型与叶枯型. 叶斑型：

症状多发生在老叶边缘或近边缘处，干燥时病斑稍向下凹,中央灰白色，有轮纹状排列黑色小点。叶枯型：

症状多从叶尖开始，初期为开水烫伤状暗绿色病斑，渐变为黄褐色,叶卷曲，常造成严重脱落。 果实： 幼果初期症状为暗绿色油渍状病斑,后扩大至全果,湿度大时,出现白色霉层及红色小点,后变成黑色僵果,一般不脱落. 成熟果受害出现黄褐色圆形凹陷病斑,果肉一般不受害.

机器视觉应用有哪些 浅谈机器视觉软件的介绍与选择

机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。 系统可再分为 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头

机器视觉技术及其应用概述

机器视觉技术及其应用概述 姓名: 班级：机械0904班学号： 摘要：近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微 电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 关键词：器视觉；技术；应用 机器视觉系统组成及其工作原理 机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的工作流程大致为：被摄取目标——经图像摄取装臵——图像信号——经图像处理系统——数字信号——经抽取目标特征——判断结果并控制设备。该流程的实现需相应的硬件作为基础，典型的工业机器视觉系统构成有照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等。下面将对机器视觉系统组成和工作原理进一步具体说明。 机器视觉系统组成 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。 从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。以下分别就各方面展开论述。

机器视觉应用案例分析

机器视觉应用案例简析 机器视觉的应用在近年来越加广泛，其中机器视觉检测、机器人视觉两方面的技术成为目前主要的两大技术应用领域，维视图像在此为你介绍机器视觉的部分应用实例，为大家学习提供参考。 一、机器视觉两大主要应用领域 1. 机器视觉检测：机器视觉检测又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。 基于通用视觉系统的角度检测 2. 机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

基于视觉技术的机器人定位 二、机器视觉10大应用实例分析 1. 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统 EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大、可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速化的质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。 2. 金属板表面自动控伤系统 金属板如大型电力变压器线圈、扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法，不仅易受主观因素的影响，而且可能会给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。 3. 汽车车身检测系统 英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系

机器视觉应用解析

机器视觉应用解析 机器视觉可以捕捉、观察和分析那些从前无法想象的任务。 想将检测时间降低一个数量级、提高检测质量、降低成本、增加工人满意度、提高安全性和减少不确定度?先进的机器视觉技术是你的绝好选择。用户、系统集成商和机器视觉产品供应商跟踪了如下结果： ■ 与3英里每小时(mph)的人眼检测速度相比，自动3D检测速度可以达到30英里每小时。 ■ 无级调解产品的机器人维修。 ■ 以200m/min的速度对生产和结构疵点进行网面检测，比肉眼速度快10倍。 ■ 每秒记数450个形状各异、大小不同的物体，精度高达99%。 ■ 每份中可以对1200个不同颜色和大小的产品进行检测并做出合格判定，可以设置10个以上的合格判据，精度在95%到99%之间。花费只有预期的1/3，9个月即可收回成本。 为了更快的进行检测，Nagle Rearch将Scik3D技术整合到获专利的Georgetown Rail Aurora轨道检测系统之中。 图片显示了木制枕木(图1)和混凝土枕木(图2)。图3是装载视觉系统的卡车，可以消除人为检测的困难和不准确。 图1

图2 图3 感受机器视觉带来的便利包括： 3D摄像头可以以30mph的速度监测铁路 你愿意沿着铁路边走边找疵点，还是愿意坐在车上以30mph的速度前行，而把工作留给3D摄像头去完成，并且可以每小时检测70000节铁轨，每天检测几百英里?对于9英尺枕木的检测长期以来被认为是轨道维护的“宝石”，它可以确保工人的安全、舒适，且便于制定维护计划。 当检查员们沿着铁轨边走边对每一根枕木进行判断的时候，高稳定性的枕木检测向传统的铁轨检测和枕木维护发起了挑战，为什么? ■ 肉眼检测人员对“好”或“坏”的判断准则是一直变化的; ■ 两个检测人员对同一根铁轨的评价不可能完全一致; ■ 检测人员在每一次评价上只能用仅仅1秒钟; ■ 而且铁路路况条件繁复多变。 来自于德克萨斯州Austin公司的Nagle发现2D检测并不适合枕木的检测，原因是

机器视觉系统应用案例

机器视觉系统 1.引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2. 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1： 正插倒插 图1 3. 利用机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测 随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素

带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。 3.1机器视觉系统概述 机器视觉系统是指通过图像摄取装置（分CMOS相机和CCD相机两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 3.2 机器视觉系统的特点 1）. 机器视觉系统属于光电系统； 2）. 机器视觉系统中的传感器属于阵列传感器； 3）. 机器视觉系统中的数据量大； 4）.运行速度快，但与集成电路的制造与发展相关。 3.3机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案 本文采用了注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。 其基本检测处理流程如图2，简易系统框架如图3： 图2 基本检测流程图图3简易系统框架

柑橘主要病虫害防治历

柑橘主要病虫害防治历 生育时期主要防治对 象 防治方案备注 春梢萌芽-现蕾红蜘蛛.花 蕾蛆.蚜虫. 炭疽病 500克/升溴螨酯+25%苯 醚甲环唑+2%阿维菌素 +10%吡虫·灭多威 施肥：在2月旬下旬至3月上 旬春芽萌发前施用为宜，以 速效氮肥为主，配合使用磷 肥，对幼年树.弱树提早施 肥，促进花芽分化，反之要 控花，可是到延迟施肥。 春梢抽发-现蕾期黑刺粉虱. 疮痂病.红 蜘蛛.蚜虫. 花蕾蛆 方案1：500克/升溴螨酯 +27%甲硫己唑醇+10%吡 虫·灭多威方案2：28% 唑螨酯+25%苯醚甲环唑 +4%阿维·啶虫脒 抹芽发梢保花，花蕾处白-- 盛开喷施硼肥，花前复 剪：满树皆花重剪，促发新 梢，是成为次年的结果母枝。 花期到第一次生理落果白粉虱.介 壳虫.炭疽 病.溃疡病. 天牛 方案1：500克/升溴螨酯 +10%灭多威+20%杀 扑·噻+45%咪酰胺+2%春 雷霉素 方案2：28%唑螨酯+4%阿 维·啶虫脒+20%杀 扑·噻+25%苯醚甲环唑 +2%春雷霉素 采取综合措施保果，控制晚 春梢，采取抹除或摘心的方 法，使营养生长转向生殖生 长，从而提高坐果率，在幼 树上尤为显著。 第二次生理性落果-夏梢抽发锈壁虱、白 粉虱、卷叶 蛾、介壳虫、 炭疽病 方案1：10%吡虫·灭多威 +2%阿维菌素+20%杀 扑·噻+45%咪鲜胺 方案2：4%阿维·啶虫脒 +2.5%甲维盐+30%毒死蜱 +27%甲硫·己唑醇 结果树抹除全部夏梢，继续 用植物生长调节剂。施肥： 凡营养不足的树，在5月下旬 施用稳果肥，可以显著降低 第二次（5月下旬至6月下旬） 的落果幅度，提高着果率。 对结果少的旺树可不施或少 施，以速效肥为主，配合适 量的磷肥。 定果期锈壁虱、红 蜘蛛、潜叶 蛾、溃疡病 10%阿维·哒螨啉+2%阿 维菌素+2%春雷霉素 壮果肥：7-9月为柑橘果实迅 速膨大时期，又是秋梢抽生， 且秋末柑橘花芽开始生理分 化，此时施肥，具有壮果和 促进花芽分化的作用，施肥 不能太迟。以氮、钾肥为主， 腐熟有机肥、饼肥和无机肥 配合施。 果实膨大期粉虱、锈螨 10%吡虫·灭多威+50%三 唑锡 重点工作防裂果 果实膨大后期食果蝇、锈 壁虱、煤烟 2%阿维菌素+4%阿维·啶 虫脒+40%多菌灵

机器视觉在农业中的应用

机器视觉在农业中的应用-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

机械与电子工程学院 级博士（硕士）研究生读书报告题目（居中）： 学院： 学科、专业： 研究方向： 研究生： 指导教师： 日期：

机器视觉在农业中的应用 The Application of Machine Vision in Agriculture 学号：2010051145 姓名：郑玲 Zhengling 导师：赵春江 Zhao Chunjiang 专业：农业电气化与自动 Agricultural electrification and automation 摘要：随着计算机与图像处理技术的发展，机器视觉技术的研究与应用已扩展到农业工程领域，并在许多方面取得了重大成果。机器视觉在农业机械中的主要应用于农作物生长情况监测、农产品质量鉴定和农产品收获三个方面。概述了农业机械应用机器视觉技术所存在的问题和研究此项技术的开发方向。随着相关技术的发展, 机器视觉技术的应用必将大大提高农业机械的性能和水平, 并且是农业机械向现代化、智能化发展的方向。 关键词：机器视觉技术；农业生产；应用 Abstract: Along with the development of computer and image processing technology, the research and application of Machine vision technology has already expanded into the agricultural engineering field and got great achievements in many fields. Machine vision technology is mainly used in crop growth situation monitoring, produce quality appraisal and agricultural products harvest. The problems about the application of machine vision in agricultural machinery were summarized and the development direction of this technology was studied. With the development of this technology , the application of machine vision technology will greatly enhance the performance and the level of agricultural machinery ,and it is also the development direction of agricultural machinery towards the direction of modern and intelligent. Keywords: Machine vision technology; Agricultural production; Application 1 机器视觉技术在农作物生长检测中的研究 精准农业中一个重要内容是农作物生长信息的自动检测。通过对图像的处理和分析，可以及时评价作物生长中的缺水、缺肥以及虫害等现象，提示种植户采取相应措施。山东莱阳农学院陈佳娟采用计算机视觉技术，根据棉花叶片的孔洞及叶片边缘的残缺，来测定棉花在生长过程中虫害的受害程度。西北农林科技大学耿楠等用计算机视觉技术检测小麦个体的生长状态，分析了农作物生长检测中带有共性的图像处理方法，选择中值滤波法平滑图像中的噪声，用

机器视觉的基本原理及应用

机器视觉的基本原理及应用 机器视觉是配备有传感视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器，主要研究计算机来模拟认得视觉功能从客观事物图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测，测量和控制。其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体，或者用来测量尺寸等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。 机器视觉的基本原理 机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察物件的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉的系统 机器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。

系统可再细分为 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机（CCTV镜头、显微镜头） 照明设备（高周波萤光灯源、LED光源、Halogen卤素灯光源、闪光灯源、其他特殊光源） 影像显示器（LCD） 机构及控制系统（PLC、精密桌台、PC-Base控制器、伺服运动机台） 机器视觉的特点 （1）机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术等这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 （2）机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 （3）对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制

机器视觉的应用与发展

机器视觉的应用及发展 一台机器为什么能看到你？因为它有了自己的视觉。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 全球应用情况 在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。 而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌像德国的basler、SONY、美国TEO等随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。 在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 主要问题和发展瓶颈 机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的，其中最重要的可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。 1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。 2. 如何让机器认知这个世界？这一问题目前没有成熟的答案，早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案，目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类