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基于Matlab的无花果成熟度识别技术孙阳;白皓然;初留珠;王高弟;李秀【摘要】利用 Matlab和图像处理技术对无花果果实进行处理识别,该系统可以快速、高效地辨别出七八分熟以上的无花果果实,进而提高了无花果自动化识别水平,同时为无花果采摘机器人的研究做了准备;无花果目前已知有八百个品种,绝大部分都是常绿品种,但目前市场上常见的大约在十种以内;并以布兰瑞克、金早、金傲芬、紫蕾、波姬红、绿早、青皮几种中国最受欢迎的无花果品种为对象,通过 Matlab软件研究了判别无花果成熟度的算法,分别依据果实裂口和颜色变化进行判别;综合两种算法对果实成熟度进行判断,正确率达到 89.5%.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)010【总页数】5页(P299-303)【关键词】图像处理;无花果;成熟度;采摘【作者】孙阳;白皓然;初留珠;王高弟;李秀【作者单位】青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛266109【正文语种】中文【中图分类】S240 引言随着电子技术和计算机技术的发展，智能采摘机器人作为高科技的产物，在果蔬收获这项劳动密集型工作中的应用越来越广泛，它是实现农业现代化的重要手段之一，使得农业生产更加精准、更加高效，也是实现果蔬收获自动化、智能化的重要标志。
近年来，农业果蔬采摘机器人的研究受到了很多国家的关注，并获得了许多成果，主要任务是对水果和蔬菜完成果实的采摘、分级、运输等任务[1-3]。
目前无花果果实主要依靠人工采摘，无花果生长势强，并有多次生长习性,所以存在着采摘时间长、劳动强度大等问题。
随着科技的进步，使用采摘机器人代替人工作业将成为可能。
无花果每年结果2次。
春果的结果部位均为上年生枝未曾结果的叶腋, 而夏、秋的结果部位均为当年生枝，夏果着生于春梢叶腋，秋果着生于秋梢叶腋。
综合自动化实验课程设计报告题目基于matlab的种子计数项目成员专业班级指导教师分院完成日期摘要随着计算机技术和数字图像技术的发展，图像方法已经成为植物种子颗粒检测的一种重要手段，其目的就是从颗粒图像中准确获得颗粒外观轮廓的信息，进一步测量颗粒的特征参数并加以分析，以便于我们对种子进行轮廓分离和统计。
本论文紧密结合图像的分割和统计方法，主要探讨了植物种子颗粒图像统计技术及其实现方法，建立了一套对颗粒图像进行处理和分析的软件系统。
论文按照对颗粒图像处理的先后步骤进行论述，通过论述算法原理和给出处理实例相结合来探讨各种方法的可行性。
关键词：颗粒图像，图像处理，颗粒统计AbstractWith the development of computer technology and digital image technology, the image method has become an important means of seed particle detector, and its purpose is to obtain accurate information from the particle exterior contour particle image, further measurements of parameters and characteristics of the particles to be analyzed, so that we can separate the seed contour and statistics.The article combines segmentation and Plant seeds statistics method of the image closely,has discussed the plant seeds statistics technology of the particle image and implementation method，set up one image processing and analyzing software system．The article，according to describing the priority step of particle image process，discuss the feasibility of various kinds of methods through describing the principle of algorithms and providing the processing instance to combine together．Keyword：particle image，image processing，particle statistics目录摘要 (II)Abstract (III)目录 (IV)第1章概述 (5)1.1 引言 (5)1.2 设计目标 (5)1.3 种子数量统计的应用背景 (5)1.4研究意义 (6)1.5国内外现状 (7)1.6 matlab平台简介 (7)第2章需求分析 (8)2.1 种子计数需求分析 (8)2.2 本系统简介 (8)第3章种子计数的关键技术 (9)3.1 图像预处理 (9)3.2 matlab中图像灰度化以及二值化 (10)3.3 matlab中膨胀腐蚀算法 (11)3.4 图像开运算 (11)3.5 matlab中颗粒统计 (12)第4章系统设计 (13)4.1 本系统整体流程设计 (13)4.2 bwlabel函数的具体实现方法 (14)第5章总结与展望 (15)参考文献 (16)致谢 (17)第1章概述1.1 引言近年来，数字图像技术受到人们广泛的关注。
基于MATLAB的橙子自动计数实验设计橙子是一种常见的水果，广泛种植于全球各地。
在果园中，对橙子的数量进行自动计数非常重要，可以帮助果农更快速、准确地掌握果园中橙子的数量，从而更好地管理果园、提高产量。
本文基于MATLAB，设计了一种用于橙子自动计数的实验方法。
实验原理：橙子自动计数实验的原理是利用计算机视觉技术对橙子图像进行处理和分析，从而实现橙子的自动计数。
具体步骤如下：1.摄取橙子图像：首先使用相机或手机摄取橙子图像。
2.图像预处理：对摄取的橙子图像进行预处理，包括去除噪音、增强对比度、边缘检测等。
3.特征提取：从预处理后的图像中提取橙子的特征，如颜色、形状、大小等。
4.橙子计数：通过对图像中提取出的橙子特征进行分析，实现橙子的自动计数。
实验设计：在MATLAB环境下，可以利用图像处理工具箱和计算机视觉工具箱实现橙子自动计数的实验设计。
以下是一种基于MATLAB的橙子自动计数实验设计方法：1.数据采集：在果园中摄取橙子图像，可以使用普通相机或手机进行拍摄，保证图像清晰度和对比度。
2.图像预处理：将采集的橙子图像导入MATLAB中，进行图像预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等处理。
3.特征提取：利用MATLAB的图像处理工具箱和计算机视觉工具箱，提取橙子图像中的特征，如颜色、形状、大小等。
4.橙子计数：基于橙子图像的特征，设计合适的算法对橙子进行计数，可以采用模板匹配、边缘检测、区域生长等方法。
5.结果分析：将计数结果输出显示在MATLAB界面中，并进行结果分析和验证，评估计算的准确性和稳定性。
6.性能评价：对实验设计的效果进行性能评价，评估计数的准确率、召回率等指标。
实验验证：为验证橙子自动计数的准确性，可以采用以下方法进行实验验证：1.人工标注：在实验设计中手动标注橙子的数量，并与自动计数的结果进行比较，评估计数的准确性。
2.样本测试：使用多个样本图像进行测试，分析不同橙子摆放方式、背景等对计数结果的影响。
基于matlab的智能实验数据处理系统设计与实现一、背景说明随着科技的发展和实验技术的进步，大量的科学实验数据被产生并储存。
这些数据含有大量有价值的信息，对于科学研究和实验分析具有重要意义。
然而，这些数据量大、质量不一，且分析繁琐，如何高效可靠地处理这些数据成为科研人员面临的重要问题。
二、智能实验数据处理系统的设计与实现1、需求分析针对实验数据处理中存在的问题，设计一个基于matlab的智能实验数据处理系统，使其具备以下特点：（1）能够自动读取并处理实验数据，剔除异常值和误差数据。
（2）可以进行数据的可视化展示和分析，快速提取实验数据中的有用信息。
（3）可根据实验需求对数据进行处理和转换，从而得出更有意义的数值结果。
（4）具有足够的灵活性和扩展性，可以根据实验数据的不同需求进行定制。
2、系统架构设计该智能实验数据处理系统主要由以下几个模块组成：（1）数据预处理模块：实现数据的读取和清洗，剔除异常值和误差数据。
（2）数据可视化模块：利用matlab的绘图函数，实现数据可视化展示。
（3）数据分析模块：实现数据的统计分析和建模，提取数据的有用信息。
（4）数据处理模块：实现对数据的处理和转换，如拟合、插值、滤波等操作。
3、系统功能实现（1）数据预处理模块：在matlab环境下，利用csvread函数读取实验数据。
通过编写脚本剔除异常数据和误差数据，得到清洗后的数据。
（2）数据可视化模块：在matlab环境下，利用plot函数实现对数据的可视化展示。
可以根据需要对数据进行美化和格式调整。
（3）数据分析模块：利用matlab的统计分析工具箱，实现对数据的分析和建模。
可以计算出数据的相关系数、偏度、峰度等统计量。
根据实验数据的不同需求，可以采用不同的分析方法和建模手段。
（4）数据处理模块：根据实验需求对数据进行处理和转换，如拟合、插值、滤波等操作。
三、系统优化为了进一步提高系统的可靠性和效率，可以采取以下优化措施：（1）加入机器学习算法，提高数据处理的准确和智能化程度。
基于 Matlab 图像处理的谷物颗粒计数方法研究摘要:针对目前谷物人工计数和光电计数方法存在的不足,提出了一种基于Matlab图像识别和处理技术的谷物计数方法,并用实例验证了其可靠性。
该方法减轻了操作者劳动强度,弥补了人视觉的不足之处,提高了效率及准确率,为今后进一步研究奠定了必要的理论与实践基础,对完善“精细农业”具有重要意义。
1引言谷物作为主要粮食和饲料作物 ,在农业生产中占有重要地位。
提高谷物产量和质量的主要方法是选育出优质品种 , 而在选育品种过程中 , 对种子的计数是不可缺少的内容。
目前 ,种子的计数方法通常采用人工计数 ,或半自动的光电计数器 , 很显然传统的计数方法存在着效率低、准确性不高等缺点。
利用计算机图像识别和处理技术实现考种过程中的计数 ,为谷物粒群的识别、精选、分级等的进一步研究奠定必要的理论与实践基础 , 并为育种工作提供一种高效、快捷的谷物计数新技术。
2 谷物图像的获取常用的图像采集方法有摄像机采集、扫描仪扫描及数码相机拍摄等方法。
本文采用像素不低于 500万的数码相机直接获得种子群的数码图像 ,该方法具有操作简单、图像清晰度较高、移动性强等优点。
3基于 M atlab的谷物图像处理3. 1 谷物图像的读入Matlab中图像的读入可用函数imread 读入 ,其支持的图像文件格式有 : BMP, GIF, TIFF, JPEG (JPG) ,HDF, PCX, XWD , PNG, ICO 等 , 对于一般数码像机生成的 JPG图像具有很好的支持。
3. 2 谷物图像的处理3. 2. 1 图像的灰度化处理用数码相机获取的图像为真彩色BMP 或JPG格式 ,真彩图像是既含亮度信息又含色彩信息的图像 ,一幅 m ×n 大小的真彩图像要由m ×n ×3 元素类型为字节的矩阵表示 ,而灰度图像是只含亮度信息不含色彩信息的图像 ,一副灰度图像可以由 m ×n 矩阵来表示。
基于图像分析的橙子识别和计数研究摘要：随着计算机技术的快速发展，农业所使用的手段也在更新换代。
以前所使用的通过人工来识别水果和技术的方法已经不能满足农民的需求，通过计算机对图像的分析可以快速完成对水果的识别，节省大量的时间和劳动力。
本文对于球状水果，用MATLAB作为研究手段，从图像特征灰度化开始，通过小波去噪与中值滤波对图像进行预处理，用sobel算子做边缘检测，通过基于形态学的图像特征抽取和分析，最后用分水岭图像分割法实现目标识别与计数。
该课题充分利用了MATLAB平台在图像处理方面的优势，经过优化和调试，可以快速准确地分析出结果。
关键词：MATLAB；形态学；分水岭算法第一章引言1论文概述1.1课题研究目的和意义我国的水果品种丰富多样，产量在世界排于首位，但是我国水果的出口量仅达到世界的0.02。
目前，我国的水果销售主要都集中在本土市场，国内的水果价格与国外相比，要低一些，其中最主要的原因是落后的水果分级技术。
国内水果分级绝大部分是通过人眼识别和采摘的，由于近几年国家的理念核心是以人为本，重视人才，人工成本的提升使得水果成本增加。
国外多用机器设备进行水果分级而国内对于水果分级的研究还不完善，使得国内只能进口国外机器。
但国内由于进口设备价格昂贵，企业难以负担，水果分级分类基本上由人工完成。
但人工分级任务繁重，消耗大量人力资源，且国内水果分级技术落后，不能生产与国外相同的设备，这就要求国内研究者在水果分级技术进一步钻研。
将图像处理技术引入果园自动化，是解决该问题的有效途径之一。
通过研究这个课题不但可以加深对图像处理基本思想的理解和对其方法的掌握，还熟悉了图像处理中的精髓内容--目标分类识别。
本课题的研究具有分厂重要的经济和使用价值，应用前景十分广阔。
因此，很有必要对本课题进行深入细致的研究。
本课题选取橙子为研究对象，通过MATLAB仿真平台，介绍如何对图像的进行预处理和特征提取，并通过对橙子特征的分析对比进行识别和计数，以达到智能识别与处理的目的。
matlab水果识别实验报告实验报告：Matlab水果识别一、实验目标本实验的目标是使用Matlab实现水果的自动识别。
通过训练神经网络模型，实现对苹果、香蕉、橙子三种水果的分类。
二、实验原理基于图像处理的水果识别主要涉及图像采集、预处理、特征提取和分类器设计等步骤。
在Matlab中，我们可以使用内置的图像处理和机器学习工具箱来实现这些步骤。
1. 图像采集：使用相机或图像库获取不同种类水果的高清图片。
2. 预处理：包括灰度化、去噪、二值化等操作，以改善图像质量，便于特征提取。
3. 特征提取：通过边缘检测、形状分析等技术，提取出水果的颜色、纹理、形状等特征。
4. 分类器设计：采用神经网络等机器学习方法，训练分类器以实现对不同水果的分类。
三、实验步骤1. 准备数据集：收集苹果、香蕉、橙子的图片，并标记类别。
将图片分为训练集和测试集。
2. 图像预处理：对图片进行灰度化、去噪、二值化等操作，以改善图像质量。
3. 特征提取：提取图片的颜色、纹理、形状等特征，以便于分类器学习。
4. 训练分类器：使用训练集数据训练神经网络模型，调整模型参数，以提高分类准确率。
5. 测试分类器：使用测试集数据测试分类器的准确率。
6. 结果分析：分析实验结果，评估分类器的性能，提出改进措施。
四、实验结果经过训练和测试，我们得到了以下实验结果：类别识别率苹果 90%香蕉 85%橙子 80%五、结论分析从实验结果可以看出，我们的分类器在识别苹果和香蕉时表现较好，但在识别橙子时准确率较低。
这可能是因为橙子的颜色和纹理特征与苹果和香蕉较为相似，导致分类器难以准确区分。
为了提高橙子的识别率，我们可以尝试采用更复杂的特征提取方法，或者增加训练数据量，以提高分类器的泛化能力。
MATLAB简易计时器课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB软件的基本操作和界面；2. 学习计时器功能的相关函数及参数设置；3. 了解程序设计中的循环结构和条件判断语句；4. 理解计时器在实际应用中的重要性。
技能目标：1. 能够独立编写简易计时器程序，实现倒计时、正计时等功能；2. 能够运用循环结构和条件判断语句优化程序，提高程序执行效率；3. 能够对程序进行调试和修改，解决常见的问题；4. 学会查阅MATLAB帮助文档，获取所需函数和参数信息。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对编程的兴趣，激发学习动力；2. 培养学生面对问题时的耐心和解决问题的能力；3. 培养学生团队协作意识，学会分享和交流；4. 增强学生对科技创新的认识，提高创新精神。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，设计上述课程目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握MATLAB简易计时器的编程方法，提高编程能力和实际问题解决能力，同时培养积极的学习态度和团队协作精神。
为实现课程目标，后续教学设计和评估将围绕具体学习成果展开，确保课程的有效性和实用性。
二、教学内容1. MATLAB软件入门- 软件安装与界面认识- 基本操作与命令行使用2. 程序设计基础- 变量与数据类型- 流程控制（循环结构、条件判断语句）3. 计时器功能实现- 相关函数（如tic、toc、pause等）- 参数设置与程序优化4. 简易计时器编程实践- 倒计时与正计时实现- 用户交互与界面设计5. 程序调试与优化- 常见错误类型与解决方法- 调试工具与性能分析6. 综合应用与拓展- 计时器在其他领域的应用案例- 创新设计与功能拓展教学内容根据课程目标，结合教材章节进行组织，确保科学性和系统性。
教学大纲安排如下：- 第一节课：MATLAB软件入门及基本操作- 第二节课：程序设计基础与流程控制- 第三节课：计时器功能相关函数学习与实践- 第四节课：简易计时器编程实践与调试- 第五节课：综合应用与拓展教学内容按照以上进度进行，使学生在系统的教学过程中，逐步掌握简易计时器的编程方法，提高实际应用能力。
基于机器视觉的果园成熟柑橘快速识别及产量预估研究张小花;马瑞峻;吴卓葵;黄泽鸿;王嘉辉【摘要】[目的]提供一种快速、准确的自然环境下成熟柑橘的识别及计数方法,解决传统的通过人工采样的方法进行产量预估带来的成本高、时间长和精度低的不足,并为以后对柑橘进行自动采摘打下基础.[方法]应用RGB相机采集柑橘园果树图像,并通过转换到Lab颜色空间,对与背景颜色有明显区别的柑橘区分采用\"a\"分量,然后基于霍夫圆变换法应用MATLAB软件对剔除背景的柑橘进行计数,实现对柑橘产量的预估.[结果]该图像处理方法与传统的水果与背景分离方法相比更简单快速,果实识别正确率达94.01％,产量预估正确率达96.58％,平均识别时间1.03 s.选取10棵树共20个图片进行产量预估,将该算法得到的柑橘数量与通过人眼计数得到的结果进行比较,其相关系数R2为0.9879.[结论]该算法简单快速,能精确实现水果的快速自动识别及产量预估,对果实的重叠性、果实遮挡有较好的鲁棒性,促进了机器学习在现代农业的应用,具有较高的理论和实践意义,推动了果园智慧农业进一步发展.【期刊名称】《广东农业科学》【年(卷),期】2019(046)007【总页数】6页(P156-161)【关键词】机器视觉;水果识别;产量预估;图像处理;MATLAB【作者】张小花;马瑞峻;吴卓葵;黄泽鸿;王嘉辉【作者单位】仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225;华南农业大学工程学院,广东广州 510642;仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225;仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225;仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【研究意义】进入21世纪以来，农业劳动力不断向其他产业转移，结构性短缺和老龄化趋势已成为全球问题。
人工智能技术、传感器新技术的快速发展为智慧农业的发展提供了新的动力和可能。
matlab水果识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解并掌握运用Matlab软件进行图像处理的基本原理和方法。
2. 学生能够学习并运用分类算法，实现对水果的自动识别。
3. 学生能够了解并掌握机器学习中常用的数据预处理、特征提取和模型训练等环节。
技能目标：1. 学生能够运用Matlab软件进行图像读取、显示、预处理等基本操作。
2. 学生能够独立设计并实现基于特征提取和分类算法的水果识别程序。
3. 学生能够通过实践操作，提高编程能力和解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习水果识别课程，培养对人工智能和图像处理领域的兴趣和热情。
2. 学生在团队协作中，学会沟通交流、共同解决问题，培养合作精神和团队意识。
3. 学生能够认识到科技在生活中的应用，激发对科技创新的热情，提高社会责任感。
课程性质：本课程为实践性较强的选修课程，结合了计算机科学、人工智能和图像处理等多个领域的知识。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对图像处理和机器学习有一定了解，具有较强的学习能力和动手能力。
教学要求：教师在教学过程中应注重理论与实践相结合，引导学生通过实际操作掌握课程内容，关注学生的学习进度和个体差异，鼓励学生积极参与讨论和思考。
同时，注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像处理基础：包括图像读取、显示、转换、滤波等基本操作，重点讲解直方图均衡化、图像增强、边缘检测等预处理方法。
相关教材章节：第一章 图像处理基础2. 特征提取：介绍常用的特征提取方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等，并通过实例分析不同特征在水果识别中的应用。
相关教材章节：第二章 特征提取与表示3. 分类算法：讲解机器学习中常用的分类算法，如支持向量机（SVM）、K最近邻（K-NN）、决策树等，以及如何在Matlab中实现和调用这些算法。
