本文主要研究内容
作者陈信新,王福林,宋莹莹（2019）在《基于机器视觉算法的水稻秧苗状态识别》一文中研究指出：根据秧苗发育形态调节育秧环境中的光照、温度、湿度能够避免徒长,这对水稻优质高产十分重要。针对水稻秧苗在恒温箱封闭式育秧环境下因监测不及时导致的徒长情况,提出了一种基于机器视觉算法识别秧苗发育状态的方法。采用恒温箱对东农426和东农428水稻进行育秧研究,利用协方差聚类算法对秧苗RGB彩色图像进行分割,再选用连续腐蚀开操作结合Hough变换进行预处理。根据提取与秧苗徒长直接相关的形态指标参数信息,如株高、叶面积、着生角、生长速率,进行曲线拟合,最后将结果显示在软件界面上。实验结果表明,该方法可以正确地识别秧苗并准确提取形态指标参数,准确率为87.5%,秧苗形态参数识别误差不超过7%,适用于封闭式育秧环境中对秧苗的监测,该方法为研究水稻工厂化立体育秧提供了有效参考。
Abstract
gen ju yang miao fa yo xing tai diao jie yo yang huan jing zhong de guang zhao 、wen du 、shi du neng gou bi mian tu chang ,zhe dui shui dao you zhi gao chan shi fen chong yao 。zhen dui shui dao yang miao zai heng wen xiang feng bi shi yo yang huan jing xia yin jian ce bu ji shi dao zhi de tu chang qing kuang ,di chu le yi chong ji yu ji qi shi jiao suan fa shi bie yang miao fa yo zhuang tai de fang fa 。cai yong heng wen xiang dui dong nong 426he dong nong 428shui dao jin hang yo yang yan jiu ,li yong xie fang cha ju lei suan fa dui yang miao RGBcai se tu xiang jin hang fen ge ,zai shua yong lian xu fu shi kai cao zuo jie ge Houghbian huan jin hang yu chu li 。gen ju di qu yu yang miao tu chang zhi jie xiang guan de xing tai zhi biao can shu xin xi ,ru zhu gao 、xie mian ji 、zhao sheng jiao 、sheng chang su lv ,jin hang qu xian ni ge ,zui hou jiang jie guo xian shi zai ruan jian jie mian shang 。shi yan jie guo biao ming ,gai fang fa ke yi zheng que de shi bie yang miao bing zhun que di qu xing tai zhi biao can shu ,zhun que lv wei 87.5%,yang miao xing tai can shu shi bie wu cha bu chao guo 7%,kuo yong yu feng bi shi yo yang huan jing zhong dui yang miao de jian ce ,gai fang fa wei yan jiu shui dao gong an hua li ti yo yang di gong le you xiao can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机应用研究的陈信新,王福林,宋莹莹，发表于刊物计算机应用研究2019年05期论文，是一篇关于秧苗徒长论文,状态监测论文,视觉技术论文,计算机应用研究2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机应用研究2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：秧苗徒长论文; 状态监测论文; 视觉技术论文; 计算机应用研究2019年05期论文;