【英文题名】
Study on the Computer Vision-based Nutrition Non-contact Monitoring System for Cucumber Seedlings in Greenhouse
【作者】
武聪玲 ;
【导师】
滕光辉 ;
【学位授予单位】
中国农业大学 ;
【学科专业名称】
农业生物环境与能源工程
【学位年度】
2005
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
中国农业大学
【网络出版投稿时间】
2005-07-22
【关键词】
计算机视觉 ;
图像处理 ;
营养无损诊断 ;
温空环境控制 ;
【英文关键词】
computer vision ;
image processing ;
non destructive nutrition diagnosis ;
greenhouse environmental control ;
【中文摘要】
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...
【英文摘要】
When in nutrition stress, or there is little nutrition in soil, chlorophyll content of plants' leaves will vary, photosynthesis efficiency of them will lower, which will significantly influence the output. Traditional nutrition measurement methods are series of chemic analysis methods, which are destructive. In recent years, more and more scholars dedicate on the study of automatic and continuous monitoring plants growth and nutrition status in order to improve the precision of nutrition management. In this...
【更新日期】
2005-09-23
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