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时间:2018-12-14
《基于机器视觉的棉花叶面蚜虫计_数算法研究毕业论》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、石河子大学信息科学与技术学院毕业论文课题名称:基于机器视觉的棉花叶面蚜虫计数算法研究学生姓名:潘伟学号:2011508175学院:信息科学与技术学院专业年级:电子信息工程2011级(1)班指导教师:查志华职称:讲师完成日期:二○一五年六月三日摘要基于机器视觉的棉花叶面蚜虫计数算法研究学生:潘伟指导老师:查志华[摘要]作物上害虫种群密度和危害程度是害虫防治决策的重要依据,也是精确喷药的关键信息。与人工测虫方法相比,使用计算机视觉来自动获取害虫信息,不仅可降低劳动强度、提高工作效率,而且便于与后续的防治决策和精确施药实现技术对接和技术集成。当前,害虫检测和计数的主要困难之一还是小虫体的检测和计数。
2、就小虫体的计算机视觉检测和计数而言,也存在着因虫体几何尺寸小而导致图像处理的困难。其一,在同样的成像设备和成像条件下,小虫体的成像质量一般比大虫体要差,这对小虫体图像特征提取、处理和检测都有一些新要求。其二,小虫体构成的虫群图像粘连很严重,这对自动化快速准确计数带来了困难。为此,本文以棉花叶面蚜虫为对象,研究基于图像信息的蚜虫检测和计数方法。[关键词]蚜虫,图像处理,k-means聚类算法,阈值分割,腐蚀重建,计数III摘要IIIAbstractStudyonthecountingalgorithmofcottonleafaphidsbasedonmachinevisionStudents:P
3、anWeiTeacher:ZhaZhihuaAbstract:Croppestpopulationdensityandharmfullevelsareimportantcriteriaforpestcontrol,decisionmaking,andthekeyinformationforprecisespraying.Comparedwithmanualmeasurementinsects,usingcomputervisiontoautomaticallyobtainthepestinformation,notonlycanreducelaborintensity,improveeffic
4、iency,andeasiertocontrolanddecision—makingwithprecisesprayingrealizetechnologydockingandintegration.Currently,oneofthemaindifficultiesforthepestdetectionandcountingissmallwormdetectionandcounting.Intermsofthecomputervisiononasmallwormdetectionandcounting,thesmallwormalsoexistthedifficultyofimageproc
5、essingwhatbecausedbysmallgeometry.First,inthesameimagingequipmentandimagingconditions,imagequalityofsmallwormisworsethanlargewormgenerally,thisbringsnewrequesttosmallwormthatimagefeatureextraction,processinganddetection.Second,Theimageoverlappingofinsectgroupwhichconstitutewiththesmallwormisveryseri
6、ous,thisbringsdifficulttoautomation,rapidandaccuratecounting.Sothispapertargetedtothecottonleafaphids,researchontheimagedetectionandcountingmethodsforaphidsbasedontheimageinformation.Keywords:Aphids,Imageprocessing,K-meansclusteringalgorithm,Thresholdsegmentation,Reconstructionofcorrosion,CountingII
7、I目录III目录目录III目录第一章绪论11.1引言11.2国内外研究现状11.2.1机器视觉法11.2.2光谱分析法21.2.3分水岭算法在去粘连方面的研究现状21.3本文的研究内容和技术路线31.3.1研究内容31.3.2技术路线4第二章棉花叶面蚜虫的图像获取52.1试验系统组成52.1.1试验软件系统52.2棉花叶面蚜虫的采集52.2.1蚜虫图像采集5第三章蚜虫区域的提取73.1HSV颜色空
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