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Robust image processing algorithm for computational resource limited smart apple sunburn sensing system

Information Processing in Agriculture 2020年第2期7卷 212-222页

作者： Guobin Shi Rakesh Ranjan Lav R.Khot Heilongjiang Bayi Agricultural University Daqing 163319People’s Republic of China Department of Biological Systems Engineering Center for Precision and Automated Agricultural SystemsWashington State UniversityProsserWAUSA

Heat and light stress causes sunburn to the maturing apple fruits and results in crop production and quality ***,when the fruit surface temperature(FST)rises above critical limits for a prolonged duration,the fruit may suffer several physiological disorders including *** manage apple sunburn,monitoring FST is critical and our group at Washington State University is developing a noncontact smart sensing system that integrates thermal infrared and visible imaging sensors for real time FST *** system needs to perform in-field imagery data analysis onboard a single board computer with processing unit that has limited computational ***,key objective of this study was to develop a novel image processing algorithm optimized to use available resources of a single board *** logic flow includes color space transformation,k-means++classification and morphological operators prior to fruit segmentation and FST *** developed algorithm demonstrated the segmentation accuracy of 57.78%(missing error=12.09%and segmentation error=0.13%).This aided successful apple FST estimation that was 10–18C warmer than ambient air ***,algorithm reduced the imagery data processing time cost of the smart sensing systemfrom 87 s to 44 s using image compression approach.

关键词： Apple sunburn Fruit surface temperature thermal-rgb imaging On-board image processing Kmeans++clustering Smart sensing systems

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