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食品检测

视觉检测技术 检测农产品外观

了解这些性状及其受不同因素影响的方式是农业进步的关键。由于它的重要性,农产品外观鉴定已经由农民进行了数百代。下面我们了解一下视觉检测技术,检测农产品外观。...

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产品描述

  一般说来,外观是一种评估植物不同性状的过程,如氮素消耗、产量和尺寸。了解这些性状及其受不同因素影响的方式是农业进步的关键。由于它的重要性,农产品外观鉴定已经由农民进行了数百代。下面我们了解一下视觉检测技术,检测农产品外观。

  检测技术的发展

  直到近几年,外观仍严格依赖于人工测量和“农民直觉”。如今,技术进步使得自动化、准确、高通量的测量以及对影响它们的特性和因素的准确分析打开了进入农业新时代的大门。

  视觉检测算法

  因为外观在很大程度上依赖于明显的特征,计算机视觉算法,在这一领域发挥关键作用。由于植物在许多情况下生长在不受控制的环境中,然而农产品检测本质上需要准确的测量,外观项目好是结合各种算法类型来进行,以提供准确性和稳健性。

  农产品检测项目应用

  一个客户提出了这样一个项目的请求,涉及温室内胡椒和番茄作物外观自动鉴定系统。该系统的单个实例至少由一台摄像机组成,摄像机指向被自动分析的1-3个工厂。感兴趣的主要特征包括植物的高度和区域宽度,基于颜色的分析和自动水果产量估算。

  和大多数户外场景一样,初的挑战是检测焦点所在的植物,并将其与环境和其他植物区分开来。我们的目标是找到一个解决方案,能够为手头的具体情况提供可靠的结果,但也可以推广到其他条件和植物类型。

  对该植物的检测分三步进行

  首先步

  产生工厂的一般位置,并在相对低分辨率的颜色指数和结构问题的基础上执行,节省计算资源和功率--这是这类系统的一个重要限制因素。在接下来的步骤中,用迭代的方法准确地检测植物,其中将短片段连在一起,直到达到纹理或几何上的异常,标志着周围环境和植物之间的过渡。然后,在考虑到有关植物和环境的先验知识的情况下,对分割进行进一步的细化。

  第二步

  根据不同的颜色指数和纹理,使用不同的技术提取植物的维数。然后,测量从像素单位转换为有意义的度量单位(例如cm)。这种转换可以通过两种方式产生:(一)可以将人工参考物体放置在装置旁边,为准确计算所需的转换提供锚;或者(二)允许深度估计的传感器,例如立体声摄像机,可以并入系统的硬件中,从而消除了对参考对象的需要。

  第三步

  一旦检测到工厂并对其位置进行了很好的估计,就可以执行额外的算法层:高级机器学习方案被“教导”识别特定的植物结构,如水果和花,并获得关于它们的尺寸、颜色和产量的测量。

  除了代理元数据之外,还收集和存储所有数据,以便进行进一步的分析和统计。

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