计算机视觉与图像处理论文(共13张PPT).pptx

计算机视觉与图像处理论文;

本论文主要讲述这几年计算机视觉在农业工程农产品的分级检测、作物营养的监测、病虫草害的防治等方面的一些典型应用，以及存在问题和未来的发展方向。

关键词：农业工程；分级检测；计算机视觉

;论文结构;0引言;1农产品的分级检测;;2作物营养的监测;;3病虫草害得防治;利用计算机视觉技术，可以对产品进行无接触检测，并获得大量的图像参数信息。

从小区实验和大田示范结果我们可以看出，采用FertiEXP软件推荐施肥，可以优化肥料在作物全生育期的分配比例，经济效益十分显著。

化学农药的施用一方面可以大大减轻农业经济损失，另一方面也引起了化学药剂除治植物病虫害的致突变（诱变）、致畸、致癌这“三致”问题以及残留量、抗药性、再增猖獗这“三R”问题。

这就大大减少了资源的浪费，提高了农业生产的效率。

第五部分存在的问题

7%以上，具有较好的实时性，且可适用于作物苗期各阶段的杂草识别。

然后采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理，去除蛋壳表面的伪目标，并统计出鸭蛋区域的像素点。

石河子大学的董鹏，危常州等在“农业部行业公益性专项”中通过棉花需氮量吸收模型、棉花吸氮量计算机视觉识别模型和土壤无机氮供应估算模型建立了FertiEXP软件系统。

化学农药的施用一方面可以大大减轻农业经济损失，另一方面也引起了化学药剂除治植物病虫害的致突变（诱变）、致畸、致癌这“三致”问题以及残留量、抗药性、再增猖獗这“三R”问题。

竺乐庆，张真等在“国家高技术研究发展计划(‘863’计划)项目”中提出了一种新颖的基于图像颜色及纹理特征的昆虫图像识别方法[9]。

竺乐庆，张真等在“国家高技术研究发展计划(‘863’计划)项目”中提出了一种新颖的基于图像颜色及纹理特征的昆虫图像识别方法[9]。

石河子大学的董鹏，危常州等在“农业部行业公益性专项”中通过棉花需氮量吸收模型、棉花吸氮量计算机视觉识别模型和土壤无机氮供应估算模型建立了FertiEXP软件系统。

作物在整个生长期过程中病虫害时有发生，每年带来的损失也是相当的惊人[8]。

竺乐庆，张真等在???国家高技术研究发展计划(‘863’计划)项目”中提出了一种新颖的基于图像颜色及纹理特征的昆虫图像识别方法[9]。

7%，可有效的阻止用乙烯催熟的番茄进入瓜果市场危害食用者的身体健康[4]。

第四部分病虫草害的防治;目前计算机视觉在农业工程中的应用大部分都是静态的，即先采集静态图像，再用计算机对图像进行处理。

该方法首先要构造出鸭蛋图像的灰度梯度共生矩阵，以最大熵原理为依据求出最佳灰度和梯度分割阈值，从而实现二维阈值的分割。

它具有标准统一、识别率高、效率高并且无损害等一系列优点，特别适合于动植物等农产品质量的检测与综合评定，为农产品的分级提供有利可靠的依据。

竺乐庆，张真等在“国家高技术研究发展计划(‘863’计划)项目”中提出了一种新颖的基于图像颜色及纹理特征的昆虫图像识别方法[9]。

这就要求我们要加大经费的投入，培养更多更优秀的人才。

要做到这一点，有待我们作出更加深入的探索和研究。

其主要任务是通过对采集到的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，并存储于计算机中以供人们的研究应用。

传统的植物营养诊断方法主要有化学分析和人眼经验目测这两种。

从小区实验和大田示范结果我们可以看出，采用FertiEXP软件推荐施肥，可以优化肥料在作物全生育期的分配比例，经济效益十分显著。

化学农药的施用一方面可以大大减轻农业经济损失，另一方面也引起了化学药剂除治植物病虫害的致突变（诱变）、致畸、致癌这“三致”问题以及残留量、抗药性、再增猖獗这“三R”问题。

竺乐庆，张真等在“国家高技术研究发展计划(‘863’计划)项目”中提出了一种新颖的基于图像颜色及纹理特征的昆虫图像识别方法[9]。

第四部分病虫草害的防治

计算机视觉与图像处理论文

随着信息科学技术的迅猛发展，计算机视觉技术已涉及到植物病虫草害防治方面，并取得了一系列的成果。

这就要求我们要加大经费的投入，培养更多更优秀的人才。

随着计算机软硬件技术、图形图像处理技术等的迅猛发展，无论在农产品的分级检测、作物营养的监测、病虫草害的防治等方面，都有较为细致地研究[1]。;5未来展望;谢谢

大家

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