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辽宁省科学事业公益研究基金(2012005015): 作品数：10 被引量：72H指数：6; 相关作者：田有文张芳付立思牟鑫程怡更多>>; 相关机构：沈阳农业大学东北大学国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司更多>>; 发文基金：辽宁省科学事业公益研究基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>

基于Android平台的黄瓜叶部病害图像处理被引量：3: 2015年; 以Android系统为平台构建黄瓜叶部病害图像处理系统,为田间管理者对黄瓜的栽培及病害防治管理提供科学指导。介绍该技术系统的开发环境,阐述系统的软、硬件设计方案,为该系统的推广及应用提供技术支持。; 田有文王炜王泷郑鹏辉; 关键词：图像处理 ANDROID系统病害黄瓜

基于嵌入式的农作物叶部病害分级系统被引量：6: 2014年; 为了实时获取作物病害程度信息,设计了一种针对农作物叶部病害分级的嵌入式图像采集处理系统,该系统采用ARM9体系的处理器S3C2440A,移植了Linux操作系统,并利用USB外接的接触式扫描装置实现对农作物叶部图像的采集工作,利用嵌入式系统对农作物叶部图像进行相应算法的处理,最后将分级结果通过LCD显示器显示出来。验证结果表明:利用嵌入式技术与扫描装置的结合对作物病害进行分级处理,其方法准确、高效,能够真正实现作物田间的无损检测。; 田有文陈旭郑鹏辉; 关键词：嵌入式图像处理

基于支持向量机的黄瓜叶部病害的识别研究被引量：15: 2014年; 为了减少黄瓜叶部病害给农业生产者带来的损失,提高病害的识别率和精度,提出一种基于支持向量机的复杂背景下的黄瓜叶部病害的识别方法。采用K-均值聚类算法和LOG算子等理论,并提出一种基于超像素(super pixel)和形状上下文(shape context)的复杂背景下的黄瓜叶片图像分割算法,将黄瓜病害叶片从复杂背景中成功地分离出来;采用分水岭等算法将病斑从黄瓜病害叶片中分割出来;再根据病斑的特点,分别为黄瓜白粉病和霜霉病提取了颜色、形状、纹理3个方面的比较典型的特征参数;分别建立了黄瓜叶片白粉病检测器和黄瓜叶片霜霉病检测器,将黄瓜叶片病害检测器分为2部分,第1部分为病斑检测器,第2部分是根据病斑检测器的结果来进一步判断叶片是否患有某种病害。试验结果表明:对于黄瓜白粉病的识别,采用基于径向基核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片白粉病检测的识别率较高(98.33%),说明采用径向基核函数的方法更适合于白粉病病斑检测器的设计;对于黄瓜霜霉病的识别,采用基于线性核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片霜霉病检测的识别率较高(95%),说明采用线性核函数的方法更适合于霜霉病病斑检测器的设计。以上提出的基于支持向量机的方法能有效地进行黄瓜白粉病和霜霉病的识别。; 张芳王璐付立思田有文; 关键词：支持向量机图像分割病害

基于高光谱成像技术的玉米螟蛀入检测方法研究: 2015年; 探讨玉米秸秆被玉米螟蛀入情况的有效检测方法。以玉米秸秆为试验样本,通过高光谱采集系统采集玉米秸秆样本的高光谱图像,通过光谱反射率平均曲线确定有效光谱区域,对有效光谱区域进行主成分分析,找到最能代表玉米秸秆被玉米螟蛀入的PC图像,并对此方法检测结果进行验证。结果表明,对玉米秸秆特征光谱区域进行主成分分析变换,可以快速、准确地检测出玉米秸秆虫害情况。; 田有文邢晓祺; 关键词：高光谱成像玉米螟玉米秸秆

高光谱成像技术无损检测水果缺陷的研究进展被引量：12: 2014年; 水果缺陷无损检测是水果分级的重要依据。随着图像技术与光谱信息的发展、高光谱成像系统硬件成本的下降和性能的提升,高光谱成像技术在水果缺陷无损检测方面获得了越来越多的应用。为了能充分利用最新研究成果,从高光谱成像技术在水果的缺陷无损检测方面,综述了水果损伤、病害、虫害等缺陷无损检测的研究进展,并对其发展方向进行了展望。; 田有文牟鑫程怡; 关键词：高光谱成像水果无损检测

农产品病虫害高光谱成像无损检测的研究进展被引量：12: 2013年; 高光谱成像是一种新兴的无损快速检测技术,可以同时获取研究对象的图像和光谱信息,集成了光谱分析和图像处理的优势,已成为农产品病虫害信息快速、无损检测的重要手段之一,在农产品的溃疡病、褐斑病、白粉病、黑星病、腐烂、虫蛀等病虫害无损检测中的应用越来越广泛。本文简述了高光谱成像系统,总结分析了其在水果、蔬菜、肉类、谷物等农产品病虫害无损检测中的国内外最新研究进展,提出了农产品病虫害高光谱成像技术检测的未来研究发展方向,以期对相关研究人员的研究工作提供参考。; 田有文程怡吴琼牟鑫; 关键词：高光谱成像农产品病虫害无损检测

基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统被引量：7: 2014年; 主要研究了基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统。该系统主要包括图像预处理模块、图像分割模块、图像特征提取模块及图像模式识别模块等。同时,对关键模块中的复杂背景下的图像分割及支持向量机的模式识别方式作了比较详细的介绍。实践表明,该系统能方便、快速地识别黄瓜各类病害,具有较好地推广性和应用价值。; 张芳付立思; 关键词：图像处理技术黄瓜病害

复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究被引量：16: 2014年; 利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacian of gaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shape context)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。; 张芳王璐付立思田有文; 关键词：图像分割 K-均值聚类形状上下文黄瓜叶片

基于高光谱成像技术的苹果表面轻微损伤检测被引量：8: 2015年; 为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。; 田有文牟鑫程怡胡博; 关键词：高光谱成像苹果

基于高光谱成像的玉米螟无损检测最优波段的选取被引量：2: 2015年; 为解决玉米茎秆虫害早期无损检测问题,以提供玉米虫害预测预警与精确喷药理论依据,利用高光谱成像技术,提出了分段混合距离方法,明确玉米茎杆玉米螟虫害无损检测的最优波段,提取单波段特征图像,分割虫孔,以实现对玉米螟的快速、准确、无损检测。首先通过对玉米茎杆高光谱图像的分析,根据玉米茎杆高光谱图像的玉米茎秆区域与背景区域各个波段的光谱反射率的差异,选取450nm的图像,利用阈值分割的方法,获得掩模图像。然后根据可见光波段530~600nm范围和近红外波段750~900 nm范围光谱相关性小的特点,应用混合距离作为测量参数,筛选最佳单波段、双波段组合,最终确定754.8 nm波段为最优波段。提取该波段的图像为特征图像,采用阈值分割与数学形态学方法对玉米螟虫孔进行分割,从而检测出玉米螟虫孔区域,判定玉米茎秆是否存在虫害。结果表明：通过对测试集和验证集中60个玉米螟玉米茎杆和40个正常玉米茎杆的检测分析,得出玉米螟的检测正确率为100%,正常玉米茎的检测正确率为90%,整体检测正确率为96%。说明所获得的最优波段可为开发玉米茎虫害多光谱成像检测仪提供参考。; 田有文邢晓琪王小奇崔博; 关键词：高光谱成像玉米螟无损检测

辽宁省科学事业公益研究基金(2012005015)

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