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      基于計(jì)算機(jī)視覺的名優(yōu)茶嫩芽識別與定位

      2020-11-25 01:52:57白雪廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院
      數(shù)碼世界 2020年2期
      關(guān)鍵詞:分水嶺嫩芽灰度

      白雪 廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院

      引言

      茶是現(xiàn)代社會中廣受追捧的飲品,名優(yōu)茶是高端茶葉的原材料,但是受客觀因素的影響,名優(yōu)茶只能依靠手工采摘來獲取,整體采摘效率相對較低,進(jìn)而對高端茶葉的擴(kuò)大生產(chǎn)造成一定的阻礙。因此在新形勢下,積極推進(jìn)名優(yōu)茶的全自動采摘則顯得十分必要,而在此過程中,名優(yōu)茶嫩芽的識別與定位是關(guān)鍵,基于此,本文則針對基于計(jì)算機(jī)視覺的名優(yōu)茶嫩芽識別與定位展開討論。

      1 名優(yōu)茶嫩芽圖像分割

      為了實(shí)現(xiàn)名優(yōu)茶全自動采摘,首先需要實(shí)現(xiàn)嫩芽在復(fù)雜環(huán)境中的分割,嫩芽圖像分割質(zhì)量會對后期采摘點(diǎn)的定位以及所采摘嫩芽的完整性造成明顯的影響。具體而言,圖像分割可以理解為 將圖像分割成不同的區(qū)域,每一區(qū)域具有相對獨(dú)立性,名優(yōu)茶嫩芽分割就是將茶垅圖像分割成若干個嫩芽區(qū)域和大幅背景區(qū)域。在名優(yōu)茶嫩芽圖像分割中,主要以下幾方面的內(nèi)容:

      1.1 基于闕值法的圖像分割

      基于計(jì)算機(jī)視覺的名優(yōu)茶嫩芽識別與定位中,闕值處理技術(shù)指的是使用像素灰度值對目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域進(jìn)行分割,在使用這一方法的過程中,會將灰度范圍劃分為多個不同的區(qū)間,而在區(qū)間選擇過程中,也主要以目標(biāo)與背景的灰度差異作為主要的參考依據(jù),在具體的計(jì)算過程中,對像素點(diǎn)所屬于的區(qū)間范圍進(jìn)行判斷,進(jìn)而完成圖像分割的目標(biāo)。在圖像分割過程中,闕值的選擇就是對像素的灰度區(qū)間予以劃分,只有選擇了正確的區(qū)間,最終的分割結(jié)果才會準(zhǔn)確。針對嫩芽的處理中,需要明確認(rèn)識到茶葉圖像分割的難度,在分割過程中可以對闕值分割方法進(jìn)行充分利用。

      1.2 基于分水嶺算法的圖像分割

      分水嶺屬于地理學(xué)中所使用的詞語,在名優(yōu)茶嫩芽圖像分割中,分水嶺算法的應(yīng)用,主要原自于地貌變化。在這一方法的應(yīng)用過程中,可以將圖形比作是一種三維立體形態(tài),圖像中的灰度值可以看作是地理中的海拔,進(jìn)而完成圖像的分割。通常情況下,這一具有三維立體形態(tài)的圖形具有三個方面的主要特點(diǎn),第一,在特定的區(qū)域內(nèi)能夠找到最小值對應(yīng)的點(diǎn);第二,如果將所呈現(xiàn)圖像中的每一個點(diǎn)當(dāng)作是一滴水,那么不論水滴置于何種位置,最后都會找到對應(yīng)的最小值;第三,水滴從高處流入到任意的最小值,其幾率是相等的?;诜炙畮X算法的圖像分割中,針對特定區(qū)域中的最小值,如果符合上述第二個特點(diǎn),則可以稱之為最小值的匯水盆地,如果符合上述第三個特點(diǎn),那么能夠形成分割線?;谟?jì)算機(jī)視覺的名優(yōu)茶嫩芽識別與定位中,分水嶺算法在圖像分割中的應(yīng)用很大程度上表現(xiàn)為注水修壩的過程,在具體的實(shí)施過程中,首先需要以最小值為基點(diǎn)進(jìn)行注水,在水位上升之后,不同的區(qū)間中的水會逐漸匯合,為了使這一過程得到有效控制,則需要建立堤壩,從而實(shí)現(xiàn)分割。

      2 名優(yōu)茶嫩芽采摘點(diǎn)識別

      基于計(jì)算機(jī)視覺的名優(yōu)茶嫩芽識別與定位中,名優(yōu)茶嫩芽采摘點(diǎn)的識別,會直接影響到名優(yōu)茶自動化采摘工作的推進(jìn)效果,通過對采摘點(diǎn)的準(zhǔn)確識別,能夠確保名優(yōu)茶的質(zhì)量。根據(jù)名優(yōu)茶檔次的不同以及炒茶流程的差異,嫩芽采摘可以分為多種不同的方式,包括單采嫩芽、一芽一葉、一芽兩葉等,其中,一芽兩葉的采摘方式最為常見。在采摘過程中,將采摘點(diǎn)選為距嫩葉與茶梗連接處的下方3毫米左右,方能達(dá)到相對理想的采摘效果,在實(shí)際拍攝過程中,不能夠出現(xiàn)葉片遮擋的情況。另外,茶葉的嫩芽具有多種姿態(tài),識別難度較高,為此,可以選擇深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成嫩芽采摘點(diǎn)的識別,而且要通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,有效應(yīng)對葉片遮擋情況的出現(xiàn),提升識別的準(zhǔn)確性。

      針對名優(yōu)茶嫩芽采摘點(diǎn)識別方式的選擇。在茶葉的采摘過程中,需要幫助相關(guān)機(jī)械明確采摘點(diǎn)的位置,在此過程中則要能夠充分發(fā)揮識別系統(tǒng)的作用,精確查找采摘點(diǎn)的位置。如果直接使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別采摘點(diǎn)位置的茶梗,這個特征對于茶葉嫩芽而言并不十分具體,在識別過程中出錯的幾率較高,所以,最好選用迂回的方式來進(jìn)行采摘點(diǎn)識別,在識別過程中,重點(diǎn)查找具有特點(diǎn)的位置,這樣能夠極大的提升識別的準(zhǔn)確性。而且,在嫩芽的采摘過程中,并不會經(jīng)常遇到單采芽尖的情況,所以,在嫩芽識別過程中可以將重點(diǎn)放在一芽一葉和一芽兩葉這兩類嫩芽的識別中。在具體的的識別過程中,第一,要識別嫩芽葉片與茶梗的連接之處,例如,如果發(fā)現(xiàn)葉片與茶梗連接的位置屬于嫩芽與背景共同存在的區(qū)域,而且這一位置的嫩芽綠色發(fā)生變化,那么則可以將其作為采摘點(diǎn)識別的重要參考。在完成識別工作之后,需要對采摘點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,則可以在嫩芽的圖像中對茶梗進(jìn)行監(jiān)測,相對而言,這一監(jiān)測方式難度較低,在識別框中心向茶梗風(fēng)向進(jìn)行延伸固定大小的像素點(diǎn),然后將這一點(diǎn)作為采摘位置。第二,對采摘嫩芽的整體進(jìn)行識別。在嫩芽整體的識別中,其主要依據(jù)就是圖像中的葉片數(shù)量,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠精準(zhǔn)識別葉片的數(shù)量,還不需要考慮到嫩芽顏色的變化情況,整體識別率較高。在此基礎(chǔ)上,對茶梗進(jìn)行監(jiān)測,然后明確與識別框相接觸的位置,并確立為采摘點(diǎn)。

      3 名優(yōu)茶自動采摘系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      首先,進(jìn)行名優(yōu)茶自動采摘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。茶樹的生長環(huán)境主要為梯田式的茶園,而且茶園的面積通常不會太大,在采摘過程中采摘人員會出現(xiàn)頻繁的爬坡活動,如果使用采摘機(jī)械,則會出現(xiàn)較大的難度。為了更好的對茶樹進(jìn)行灌溉,種植人員會將兩隴茶樹之間的地面墊高,使其呈現(xiàn)橢圓狀,因此,會明顯增加采摘機(jī)械運(yùn)作的障礙。相對而言,人力采摘的靈活性較高,采摘人員能夠迅速準(zhǔn)確的將嫩芽摘下,但是在機(jī)械采摘推進(jìn)過程中,需要通過采摘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的靈活設(shè)計(jì),確保采摘機(jī)械能夠靈活運(yùn)作,在不損傷嫩芽的情況下完成高效采摘。

      其次,進(jìn)行名優(yōu)茶自動采摘系統(tǒng)工作流程設(shè)計(jì)。通過工作流程的設(shè)計(jì),確保整個采摘工作能夠有序開展,具體而言,名優(yōu)茶自動采摘流程包括:使用相機(jī)進(jìn)行嫩芽識別,對機(jī)械設(shè)備部件進(jìn)行控制并完成聯(lián)動,實(shí)施采摘。為了確保流程有序進(jìn)行,所使用的相機(jī)為單目相機(jī),但是這一相機(jī)僅僅能夠查找到嫩芽的粗略位置,因此,在這一過程中,要求機(jī)械臂僅僅在同一高度進(jìn)行移動,而這一高度需要根據(jù)采摘工作實(shí)際進(jìn)行事先調(diào)試完畢。為了進(jìn)一步提升識別效果,可以采用雙目攝像機(jī),在這一相機(jī)的使用過程中,所拍攝到的圖像70%為目

      標(biāo)嫩芽,其余 30%部分為周圍背景,這樣能夠確保在準(zhǔn)確識別嫩芽的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)在識別范圍內(nèi)并沒有引起注意的嫩芽。

      4 總結(jié)

      綜上所述,名優(yōu)茶嫩芽的識別與定位,是促進(jìn)名優(yōu)茶全自動采摘的重要內(nèi)容之一,為此,要能夠從多個層面入手完善工作,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)名優(yōu)茶嫩芽的準(zhǔn)確識別與定位。

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