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基于计算机视觉的温室黄瓜幼苗营养无损监测研究

作　者: 武聪玲
导　师: 滕光辉
学　校: 中国农业大学
专　业: 农业生物环境与能源工程
关键词: 计算机视觉图像处理营养无损诊断温空环境控制
分类号: S126
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 194次
引　用: 6次
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内容摘要

植物受到营养胁迫,即当土壤养分过低时,叶片内的叶绿素含量变化,植物光合作用效率降低等影响产量的现象就会出现。传统的植物营养检测方法是一系例的化学分析方法,属于破坏性测量。近年来,许多学者开始致力于研究自动、连续监测植物生长和营养状况信息,把作物的生长情况作为植物栽培标准管理的决策依据。本研究在实验室条件下,应用计算机视觉技术,进行温室种植黄瓜栽培过程中氮含量的非接触式营养检测,并探讨植物图像颜色特征与含氮量之间的关系。基于以上目的,本论文完成的主要工作有: 1.设计构造了基于计算机视觉温室黄瓜营养监测系统。该系统由植物生长系统、图像采集系统、图像处理系统构成,可以完成植物营养近似在线监测。 2.利用计算机图像处理技术,提取温室黄瓜叶片图像的颜色特祉,经过相关分析,异常点剔除后,建立某些颜色特征统计值与破坏性测量得到的叶片含氮量的线悱拟合方程,可以基本实现含氮量的预测。 3.接着利用反向传播神经网络建立含氮量预测模型,叶片图像的RGB平均值作为三个输入参数,含氮量为输出参数,验证结果显示,预测值与实测含氮量的相关系数达到了0.871,达到了预测需求。 4.利用虚拟仪器公司开发的Labwindows/CVI语方工具,结合该公司提供的IMAQ Vision图像处理函数库,开发了专用的温室植物营养监测及图像处理分析软件,可以实现图像采集、图像预处理、系统标定、植物特征参数的提取、叶片含氮量的预测和数据管理等功能。本研究对于计算机视觉技术应用于温室植物生产精准管理,并最终实现工厂化农业的智能化具有重要意义。

全文目录

第一章绪论  8-15
  1.1 研究的背景和意义  8-9
  1.2 国内外研究现状及存在的问题  9-13
  1.3 研究目标和研究内容  13-14
  1.4 小结  14-15
第二章计算机视觉系统的设计及实验方法  15-23
  2.1 计算机视觉系统的组成  15-17
  2.2 系统标定  17-18
  2.3 植物生长环境设计  18-19
  2.4 实验方法  19-22
    2.4.1 培育基质养分的测定  19
    2.4.2 叶片含氮量及叶绿素相对值的测定  19-22
    2.4.3 营养监测图像采集  22
  2.5 小结  22-23
第三章黄瓜叶片图像颜色特征提取与分析  23-31
  3.1 颜色系统的选取  23-26
    3.1.1 RGB颜色系统  23-24
    3.1.2 HSL颜色系统  24-26
  3.2 叶片颜色分量统计值与含氮量的相关关系分析  26-29
    3.2.1 R、G、B分量与叶片含氮量  26-27
    3.2.2 H、S、L分量与叶片含氮量  27-29
  3.3 SPAD值与颜色分量的关系  29-30
  3.4 小结  30-31
第四章利用BP神经网络对黄瓜叶片含氮状况的模拟与分析  31-39
  4.1 BP神经网络的原理  31-33
  4.2 BP网络模型的建立  33-34
  4.3 网络训练过程  34-38
  4.4 小结  38-39
第五章图像处理分析软件的设计与编制  39-46
  5.1 概述  39
  5.2 功能介绍  39-42
  5.3 图像标定  42-43
  5.4 BP神经网络的实现  43-45
  5.5 小结  45-46
第六章结论与建议  46-48
  6.1 结论  46
  6.2 讨论  46-47
  6.3 建议  47-48
参考文献  48-51
致谢  51-52
附表植物生长环境参数部分数据  52-54
附录凯氏法测氮方法  54-55
附图典型缺素叶片与对照叶片颜色分量直方图对比  55-56
个人简介  56

基于计算机视觉的温室黄瓜幼苗营养无损监测研究

内容摘要

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