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基于计算机视觉的花卉分级系统的分析

来源：花匠小妙招时间：2024-11-02 23:00

Thesis Submitted to Tianjin University of Technologyfor the Master’s Degree GradingSystem of Flowers Based on Computer Vision By Li Xiang Supervisor . You-jun Yue March2015 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名: 签字日期: 年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编, 以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名: 导师签名: 签字日期: 年月日签字日期: 年月日摘要随着中国花卉产业的快速发展,花卉生产的自动化已经成为必然趋势。花卉自动分级技术直接影响花卉生产的效率和品质,目前,我国花卉分级技术仍然以人工为主,效率低,缺乏行业标准,自动化水平落后。而引进的国外设备由于价格昂贵、分级标准与国内存在差异等原因,不能完全满足我国花卉分级的要求。本文根据我国花卉分级的要求,研究开发了一套基于计算机视觉的花卉自动分级系统。该系统包括平带输送单元、视频图像获取单元、系统控制与图像处理单元、以及花卉分级执行单元。其中,D摄像机从侧面和顶端分别进行信息采集,获得花卉两个视角的图像;然后,采用中值滤波、二值化、模板匹配等多种计算机视觉算法对侧视图像进行处理分析,计算植株高度信息;对俯视图采用颜色空间变换、轮廓求取等算法,计算出植株冠幅、花盖度、花朵分布均匀程度,检验植株是否生长倾斜以及植冠形状的规范度,依据国家标准对测量的参数进行综合评定,最后再由分级执行机构对花卉进行分级。此外,系统还可以在花卉培育的不同时期,对单项指标进行测量,完成花苗分区栽培、疏盆等多项分级任务。对于花朵局部特征研究方面, 本文使用直方图将显著图与关键点进行融合,通过支持向量机构建初花判别模型,能够准确判断花朵的生长状况。分级系统的实验表明,高度测量的平均误差为5mm,冠径测量的平均误差为7mm, %,%,初花判别模型的判别正确率超过了95%,%。对于人工测量中存在的难以取得花盖度以及分布均匀成度准确数据的问题,本系统可以提供具体的测量数据,为花卉的培养分析提供了可靠的参考。以上实验结果都表明了本文提出的花卉分级方法准确性高,稳定性好,为花卉的分级自动化提供了有效的途径。关键词:计算机视觉、分级、花卉、测量 Abstract With the flower industry continually growing in China,automation of flowerproduction has e an inevitable trend. The gradingtechnology greatly improveefficiency and quality, however most of flowers are still graded with manual methodthat haslow-value added,non-standard and lagging automation. Introducing foreign technology directly is very expensiveand has different grading standard, soit can’pletely meet our demand. Mypaperdevelops a grading system based on computer vision by analyzing requirements and is composed of conveyor unit, image acquisition unit, system control and image processing unit, an

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