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Cucumber appearance quality detection under complex background based on image processing

International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2018年第4期11卷 193-199页

作者： haijian ye Chengqi Liu Peiyun Niu College of Information and Electronics Engineering China Agricultural UniversityBeijing 100083China

Cucumber fruit appearance quality is an important basis of growth *** order to improve the quality detection accuracy and processing efficiency of cucumber color image under complicated background,an improved GrabCut algorithm was proposed to extract the cucumber ***,including pixel size normalization,rectangular box set and scale image resolution,pretreatments of cucumber image were adopted to reduce the iteration times and operation time of GrabCut ***,the Gaussian mixture model was chosen to find out the possible prospect of target region and background region in the preprocessed rectangular frame on the preliminary ***,by the optimization of K-means cluster to the initial GMM model,the effective target area was ***,the whole image noise and serrated boundary was removed by morphological operations to segment the outline of the complete target prospects with appropriate structure *** then the cucumber appearance quality detection instrument was designed to extract the texture and shape features exactly,so that it could obtain cucumber appearance quality and evaluate its growth *** the segmentation experiments by almost 300 cucumber original images from greenhouse in Shandong Province,the results showed that the improved GrabCut algorithm could effectively extract the complete and smooth boundary of *** relatively high segmentation evaluation index,the precision was 93.88%,the recall rate was 99.35%,the F-Measure reached 96.53%,and the misclassification error was controlled at minimum 5.84%.The average running time was shortened to 1.4023 *** comparison results showed that the improved GrabCut algorithm was the best,followed by the SLIC and traditional GrabCut *** appearance quality detection instrument could also extract more accurate feature *** it could meet the basic growth condition assessment by automatic image processing.

关键词： cucumber complicated background quality detection image processing GrabCut

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Novel tracking method for the drinking behavior trajectory of pigs

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International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2023年第6期16卷 67-76页

作者： Chengqi Liu haijian ye Longhe Wang Shuhan Lu Lin Li College of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityBeijing 100083China National Research Facility for Phenotypic and Genotypic Analysis of Model Animals Beijing 100083China School of Information University of MichiganAnn Arbor 48103USA

Identifying and tracking the drinking behavior of pigs is of great significance for welfare feeding and piggery management. Research on pigs’ drinking behavior not only needs to indicate whether the snout is in contact with the water fountain, but it also needs to establish whether the pig is drinking water and for how long. To solve target loss and identification errors, a novel method for tracking the drinking behavior of pigs based on L-K Pyramid Optical Flow (L-K OPT), Kernelized Correlation Filters (KCF), and DeepLabCut (DLC) was proposed. First, the feature model of the drinking behavior of a sow was established by L-K OPT. In addition, the water flow vector was used to determine whether the animal drank water and to demonstrate the details of the movements. Then, on the basis of the improved KCF, the relocation model of the sow’s snout was established to resolve the problem of tracking loss in the snout. Finally, the tracking model of piglets’ drinking behavior was established by DLC to build the mapping association between the pig’s snout and the drinking fountain. By using 200 episodes of drinking water videos (30-60 s each) to verify the method proposed in this study, the results are explained that 1) according to the two important drinking water indexes, the Down (−135°, −45°) direction feature and the V2 (>10 pixels) speed feature, the drinking time could be accurate to the frame level, with an error within 30 frames;2) The overlapping precision (OP) was 95%, the center location error (CLE) was 3 pixels, and the speed was 300 fps, which were all superior to other traditional algorithms;3) The optimal learning rate was 0.005, and the loss value was 0.0 002. The method proposed in this study realized accurate and automatic monitoring of the drinking behavior of pigs, which could provide reference for other animal behavior monitoring.

关键词： tracking method drinking behavior trajectory pigs L-K optical flow KCF DeepLabCut

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Skeleton extraction and pose estimation of piglets using ZS-DLC-PAF

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International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2023年第3期16卷 180-193,F0004页

作者： Chengqi Liu haijian ye Shuhan Lu Zhan Tang Zhao Bai Lei Diao Longhe Wang Lin Li College of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityBeijing 100083China School of Information University of MichiganAnn Arbor 48109USA National Research Facility for Phenotypic and Genotypic Analysis of Model Animals(Beijing) Beijing 100083China

The accurate identification of various postures in the daily life of piglets that are directly reflected by their skeleton morphology is necessary to study the behavioral characteristics of ***,this study proposed a novel approach for the skeleton extraction and pose estimation of ***,an improved Zhang-Suen(ZS)thinning algorithm based on morphology was used to establish the chain code mechanism of the burr and the redundant information deletion templates to achieve a single-pixel width extraction of pig ***,body nodes were extracted on the basis of the improved DeepLabCut(DLC)algorithm,and a part affinity field(PAF)was added to realize the connection of body nodes,and consequently,construct a database of pig behavior and ***,a support vector machine was used for pose matching to recognize the main behavior of *** this study,14000 images of piglets with different types of behavior were used in posture recognition *** showed that the improved algorithm based on ZS-DLC-PAF achieved the best thinning rate compared with those of distance transformation,medial axis transformation,morphology refinement,and the traditional ZS *** node tracking accuracy reached 85.08%,and the pressure test could accurately detect up to 35 nodes of 5 *** average accuracy of posture matching was 89.60%.This study not only realized the single-pixel extraction of piglets’skeletons but also the connection among the different behavior body nodes of individual sows and multiple ***,this study established a database of pig posture behavior,which provides a reference for studying animal behavior identification and classification and anomaly detection.

关键词： piglets skeleton extraction pose estimation Zhang-Suen DeepLabCut Part affinity field

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基于Android的自然背景下黄瓜霜霉病定量诊断系统

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农业机械学报 2017年第3期48卷 24-29页

作者：叶海建郎睿中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为准确快速定量诊断黄瓜的病害,科学选择病害管控措施,基于Android技术和图像处理方法设计了可用于自然背景的黄瓜叶部病害定量诊断系统,并进行了试验。对黄瓜叶部彩色图像,首先进行图像预处理和背景剪除,再识别病斑区域,最终计算病斑... 详细信息

为准确快速定量诊断黄瓜的病害,科学选择病害管控措施,基于Android技术和图像处理方法设计了可用于自然背景的黄瓜叶部病害定量诊断系统,并进行了试验。对黄瓜叶部彩色图像,首先进行图像预处理和背景剪除,再识别病斑区域,最终计算病斑区域占其所在叶片区域的百分比及根据国家相关标准与其对应的病害等级,计算结果以数值形式显示在诊断结果界面,同时用红色标识出病害区域。系统既适用于白色打印纸等简单背景,也适用于较为复杂的自然背景;所识别的病害叶片图像既可以从摄像头实时获取,也可以从手机存储载入。以50幅黄瓜霜霉病病害叶片为对象对系统进行测试,试验结果表明,系统可以较准确地对黄瓜霜霉病病斑区域进行识别(病斑区域识别综合误分率为6.56%),并按照国家标准给出病害等级(综合错误分级率为3%);简单人工背景下系统识别时间为1 s,自然背景下系统识别时间约为11 s。

关键词：黄瓜霜霉病 Android 自然背景病情诊断

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DEM模型生成效率分析

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中国农业大学学报 1999年第6期4卷 81-84页

作者：叶海建中国农业大学计算机网络中心

对建立DEM模型的一般原理和影响DEM生成效率的因素进行了分析，指出改进DEM生成算法效率的关键在于改进离散数据存储结构和在其中的查找算法。

关键词：生成效率查找算法存储结构 DEM 离散数据

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基于四叉树结构的DEM生成算法

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中国农业大学学报 2000年第4期5卷 91-94页

作者：叶海建安乐中国农业大学计算机网络中心北京特种车辆研究所

提出了一种以四叉树结构存储采样数据的方法 ,给出了建立四叉树结构的算法和基于四叉树结构建立 DEM模型的实例 ,结果表明 DEM模型的生成效率得到显著提高 ,尤其是在数据量大的情况下。

关键词：算法四叉树数据结构 DEM模型地形数字化

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基于视觉显著性图的黄瓜霜霉病识别方法

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农业机械学报 2016年第5期47卷 270-274页

作者：叶海建郎睿刘成启李民赞中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为提高黄瓜霜霉病叶部病害机器自动识别的准确性和鲁棒性,提出了一种基于视觉显著性图的黄瓜叶部霜霉病识别方法。首先将图像从RGB色彩空间变换到HSV色彩空间中进行色彩修正,再变换回RGB空间利用R、G、B分量的线性组合生成视觉显著性图... 详细信息

为提高黄瓜霜霉病叶部病害机器自动识别的准确性和鲁棒性,提出了一种基于视觉显著性图的黄瓜叶部霜霉病识别方法。首先将图像从RGB色彩空间变换到HSV色彩空间中进行色彩修正,再变换回RGB空间利用R、G、B分量的线性组合生成视觉显著性图,最后通过对生成的视觉显著性图进行阈值分割以识别病害区域。利用从北京市北部郊区日光温室采集到的50幅具有典型霜霉病特征的黄瓜叶片原始图像进行实验,结果表明,该方法能较为准确地从叶部彩色图像中识别出霜霉病病斑区域,平均误分率为6.98%,优于K-means法(11.38%)和OTSU法(15.98%);平均运行时间0.661 4 s,少于K-means法的1.424 9 s;运行时间的均方根误差为0.051 5 s,鲁棒性优于K-means硬聚类算法。

关键词：黄瓜霜霉病机器识别视觉显著性图

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AUTOCAD软件中三维实体转化二维工程图技巧

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新技术新工艺 2009年第9期 46-48页

作者：叶海见浙江工业职业技术学院浙江绍兴312000

在AUTOCAD软件中由三维实体模型生成二维工程图常用方法大多是在图样空间完成,用起来很不方便,且相关操作指导介绍过于简单,使用者难以真正掌握。本文探索出一种新的方法,首先在图样空间设置好需要的视图,设置图形操作,接下来在模型空... 详细信息

在AUTOCAD软件中由三维实体模型生成二维工程图常用方法大多是在图样空间完成,用起来很不方便,且相关操作指导介绍过于简单,使用者难以真正掌握。本文探索出一种新的方法,首先在图样空间设置好需要的视图,设置图形操作,接下来在模型空间里操作,利用关闭相应图层操作和移动命令把各视图分离,再把有关视图在空间位置进行旋转对正,最后得到符合投影规律的视图。本文为广大AutoCAD用户提供了一套完整的三维实体转化二维工程图的方法,可以提高AutoCAD三维设计的效率。

关键词：图样空间模型空间图层隐藏移动旋转

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制动器试验台惯量模拟液压实现方法的研究

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机械科学与技术 2013年第5期32卷 726-728页

作者：叶海见张亚李洪山浙江工业职业技术学院绍兴312000 艾默生环境优化技术(苏州)研发有限公司苏州215021

汽车制动性能直接关系到行车安全,是汽车的主要性能指标之一,它很大程度上取决于制动器性能的好坏。制动器实验台是测试制动器性能和质量的重要装置,对其进行结构精简,使其设计和制造成本降低、检测精度提高,始终是相关研发人员追求的... 详细信息

汽车制动性能直接关系到行车安全,是汽车的主要性能指标之一,它很大程度上取决于制动器性能的好坏。制动器实验台是测试制动器性能和质量的重要装置,对其进行结构精简,使其设计和制造成本降低、检测精度提高,始终是相关研发人员追求的目标。目前,国内外制动器试验台实现形式有机械惯量和电惯量两种,但其各有相应的缺点。为了克服这些缺点,研究了惯量模拟的液压实现方式,分析了其可行性及重要意义,提出了"液惯量"的概念用于制动器试验台的研发。

关键词：模拟装置改进设计

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斜椭圆数控车加工规律性探究

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新技术新工艺 2009年第7期 16-18页

作者：叶海见浙江工业职业技术学院浙江绍兴312000

分析研究了斜椭圆数控车加工的规律性问题。通过坐标旋转及平移确定斜椭圆的参数方程,找到圆心角与转角变量间的内在联系,总结出编制宏程序时的设计流程。最后通过实例进行了加工验证。

关键词：斜椭圆坐标旋转宏程序

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