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基于图像处理的水稻成熟期密度检测

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毕业论文范文题目：基于图像处理的水稻成熟期密度检测，论文范文关键词：基于图像处理的水稻成熟期密度检测
基于图像处理的水稻成熟期密度检测毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：农业机械化的大力发展可能进步农夫的劳动出产率跟经济效益。农业机械化程度的进步,不仅有利于丰产丰产,而且有利于减少对环境的传染跟农业持续高效地发展。长期以来,农作物成长密度信息的及时正确获取,始终是制约农业机械主动化程度进步的关键因素,也是农业工程研究范畴的困难。如稻麦结合收割机工作时,不考虑行走速度的变更,脱粒滚筒的喂入量与稻麦的成长密度成正比。即作物密度越大,喂入量相应增加。但因为土、肥、水、光照等田间（本文此处忽略..）作物成长因素分布的随机性,作物成长密度不可能非常均匀,因此喂入量是随机变更的。随机变更的喂入量会影响到脱粒缝隙,滚筒线速度,凹板长度,清粮风扇的排风量等一系列可变参数的改变,很难保障结合收割机械工作在一个较幻想的工作机能范畴。针对目前结合收割机在播种过程中脱不净,夹带,脱粒丧失大等情况,本文从研究水稻成熟期冠层密度分布出发,利用打算机图像处理等技巧手段,提出了一种基于RGB彩色模型的水稻冠层密度分布图像的（文章此处忽略..）检测方法。实验地点抉择在肥西县丰乐镇水稻产区。实验分两期:早稻—2个品种;晚稻—4个品种。数据采集及处理方法为:(1)样本数据获取:通过限定雷同的面积A,采集天然状况下的成熟期水稻图像,而后将水稻从距根部雷同高度处割下,脱粒称重,获得水稻毛重,草重等分量参数m。通过打算获得水稻密度值D。不考虑其余次要因素,树破密度值D与喂入量F的函数关联F=f(D)。(2)图像处理过程:综合应用图像处理、动物生理学、色度学、多少何特点、间隔（文章此处忽略..）特点等方面的常识,利用打算机图像处理技巧对采集到的彩色图像进行分析比较,寻找R,G,B最优组合,得到2R+G色彩特点向量图像。对2R+G色彩特点量图像采取迭代法主动选取阈值将谷、叶从背景中宰割出来。2R+G色彩组合值能从彩色图像中最大限度地宰割出稻叶等与喂入量直接相干因素,泥土,杂草等背景因素在宰割后的图像中全部显示为0。(3)进行数据拟合:综合应用打算机数据处理数据拟合技巧,相干性分析技巧,明显性测验技巧,对冠层图像（文章此处忽略..）像素值与水稻喂入量进行数据拟合及相干性测验,终极树破喂入量随像素值变更的检测模型。通过相干性分析及明显性测验可能得出论断:水稻结合收割机喂入量与2R+G色彩特点图的像素值的变更存在明显的正相干性。本文树破的成熟期水稻喂入量随2R+G色彩特点量变更的检测模型对改进结合收割机的工况有很大的参考价值。为结合收割机在作业过程中实时调剂调剂喂入量,进步劳动出产率提供一种可行打算。

以上为本篇毕业论文范文基于图像处理的水稻成熟期密度检测的介绍部分。

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