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🔥内容介绍
1选题的意义和研究现状
1.1选题的意义
我国自古以来都是农业大国，农业在我国产业结构中处于基础地位，而且GDP比重还处于相当高的地位。不管是蔬菜还是水果，在农业和农村经济发展中的地位变得十分重要，一些产业甚至在很多地区已经成为了支柱产业。随着科技的发展，现代农业的发展也越来越迅速，人们对于植物质量的要求也越捞越高，因此在植物生长过程中，对植物进行检测就显得十分重要了。但是，目前国内外大多数还是靠人工对进行植物的果实进行检测，这样就产生了一系列问题，首先，工作量大，对劳动力的需求大，而且人工作业的效率没有办法达到理想的高度；其次在人工进行检测的时候，由于人的疲劳和对颜色、大小等的敏感度不精准，同样对植物果实的质量会有影响。近些年来，我国相继引进了一些植物检测设备，能够对植果实的大小、颜色进行检测，代替人工作业。但是由于检测方法简单技术不全面，没有达到人们期待的效果。
随着科技的发展，计算机视觉技术在对植物果实的检测中得到了广泛的应用。通过将计算机和图像处理等多个学科的知识相结合，先通过对植物的大小、颜色、缺陷等各方面进行检测，再对采集的检测结果进行综合分析，这样得到的结果比较全面，而且通过计算机的图像处理，能够使检测结果更加精确。如此一来，对植物果实的检测做到了真正的智能化，节约了人力，降低了劳动强度，同时提高了效率和自动化程度。
1.2本课题所涉及问题在国内外设计或研究的现状
由于计算技术的广泛发展，针对计算机视觉在各个领域的研究成果也日新月异。在国外，机器视觉是在70年代开始兴起的，主要应用在卫星遥感和医学方面，具有速度快、功能多、检测精度、效率高等优点。后来随着计算机、模式识别、人工智能等技术的发展，视觉技术已经被广泛应用在军事技术、科学研究、工农业生产等领域。
国外在计算机视觉检测应用于植物方面的发展比较早，并且已经取得了许多成果。但在这方面的研究中，对于植物缺陷的检测同样还是个难题。以水果的图像研究为例，Yang Q首先对水果的图像进行分割，因为水果表面各个地方的缺陷大小不同，程度也不同。这样分割以后可以使得水果的图像，受光反射等方面的影响程度减小。可以使得缺陷部分如斑块、擦伤等可以分开进行检测。这样的风格不仅可以使得研究方便，同样也是十分必要的。在此之后Yang Q又进行了改造，他通过采用蛇形算法达到更加精确的分割，具有更高的抗干扰能力，对于目标的拒不模糊也不敏感。使得出事的轮廓更靠近真实的状态。
Shalin等利用X射线的扫描设备来监测水果的创伤，以空间边缘特征好人离散余弦变换系数为特征，利用人工神经网络进行分类，这种方法对酒的创伤精确度挺高的，但对于新的创伤的精确度却比较低。
国内在对植物进行检测方面起步较晚，仅始于90年代，而且当时从事这些研究和科研院还很少，研究成果也不是很显著，但是却为我国在植物检测方面的研究奠定了基础。随着人工智能和图像处理技术的大力发展、计算机硬件成本的下降和性能的提升,在水果品质检测中人工智能检测技术方面获得了越来越多的应用。
植物检测的目的是为了对植物的大小、颜色、缺陷等各方面进行检测。
在对植物果实大小的研究方面，应义斌研究了利用机器视觉技术精确检测水果尺寸方法，章文英、应义斌等针对苹果的外形特征，应用苹果的最小外接矩形(MER)的尺寸表示横径和纵径，取得了较为理想的结果，高华、王雅琴用傅立叶半径描述的方法测量水果的大小，冯斌、汪懋华以苹果的自然对称形态特征为依据，水果大小检测绝对测量误差最大为3mm。
果实形状是水果品质检测一个重要指标，宁纪锋、何东健等利用图像形态学方法测量果实的形状，准确率很高，最高能达到91.4%。赵静、何东健提出主要通过半径这个指标，利用人工神经网络对水果的形状进行识别和分级。应义斌、景寒松等提出采用傅立叶变换与傅立叶反变换对来描述黄花梨的形状。
颜色也是水果检测的重要指标。冯斌、汪懋华通过对不同颜色等级的水果进行分析，进而对水果进行分级。何东健、杨青等通过机器视觉自动检测苹果表面着色度，获取彩色图像，并将RGB值转换成HSI值，用合适色相值累计着色面积百分比进行颜色分级。李庆中、张漫等确定了苹果颜色特征的提取方法，利用遗传算法实现了多层前向神经网络识别器的学习设计。
李庆中等通过双金字塔数据形式的盒维数快速计算，用得到的分数维数作为可以缺陷去的参数，在通过BP形网络的人工神经网络，最终实现对梗、萼和缺陷区的判断。
2课题设计或研究的内容、预期目标和实施计划
2.1要设计或研究的主要内容方案论证分析
2.1.1主要研究内容
本课题是基于MATLAB 的植物果实检测。主要利用MATLAB进行图像分析，以及运用检测算法，使系统能够自动完成对植物果实的检测。在总结了国内外的研究成果的基础上，选择了运行速度快且可靠性高的方法。对植物果实依次进行了图像采集、灰度化、二值化、图像分割、颜色模型转换。主要的研究内容包括：
对采集到的果实图像进行预处理：小波去噪、中值滤波以及植物边界提取。对图像提前进行平滑处理以减少噪声。利用小波去噪和中值滤波相结合的办法去除图像噪声，在一定条件下可以克服现行滤波所带来的图像细节模糊问题。
对果实的大小进行分析处理，首先提取出果实大小的特征值建立模型、根据果实检测出的结果进行判断，实时监测果实的大小。首先通过预处理的图像，确定果实的轮廓，通过确定果实的轴心、形心，进而得出果实的大小，能够得到很好的精确度。
对果实的表皮颜色进行分析，通过检测过是表面着色度，获取彩色图像，将RBG值转换为HIS值，建立检测模型，提取出颜色特征值，进而判定果实颜色的等级。
对果实进行灰度化处理，并选择适当的阈值对灰度化的图像进行二值化，确定果实的缺陷区域。图像灰度化方法有三种：最大值法、平均值法和权重值法。本课题对于图像的灰度化处理是通过rgb2gray函数处理的。图像二值化就是把灰度化图像通过选定阈值，把其变成只有“0”和“1”两个值的图像。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
[Height, Width] = size(ImageIn); % 返回的行数和列数
CenterX = floor(Width / 2); % 中心点坐标
CenterY = floor(Height / 2);
LogImg = log(Img + 1); % 图像对数数据
Log_FFT = fft2(LogImg); % 傅里叶变换1
for Y = 1 : Height
for X = 1 : Width
Dist= (X - CenterX) * (X - CenterX) + (Y - CenterY) * (Y - CenterY); % 点（X,Y）到频率平面原点的距离
H(Y, X)=(High - Low) * (1 - exp(-C * (Dist / (2 * Sigma * Sigma)))) + Low; % 同态滤波器函数
end
end
H = ifftshift(H); % 对H做反中心化
Log_FFT = H.* Log_FFT; % 滤波，矩阵点乘
Log_FFT = ifft2(Log_FFT); % 反傅立叶变换
Out = exp(Log_FFT)-1; % 取指数
% 指数处理ge = exp(g)-1;% 归一化到[0, L-1]
Max = max(Out(:));
Min = min(Out(:));
Range = Max - Min;
for Y = 1 : Height
for X = 1 : Width
ImageOut(Y, X) = uint8(255 * (Out(Y, X) - Min) / Range);
end
end
end
🔗 参考文献
[1]杨再雄,吴恋,左建,王柳,张麒.基于人工智能的农产水果分级检测技术综述[J].科技创新与应用,2021,11(22):41-43.
[2]李佩阳,叶睿哲,陆华才.基于计算机视觉的玉米粒饱满度检测精度[J].海南热带海洋学院学报,2021,28(02):88-94.
[3] 田贝乐,牛宏侠,刘义健.一种优化的Canny边缘检测算法[J].铁路计算机应用, 2021,30 (10):14-18.
[4] 冯斌，汪懋华.基于颜色分形的水果计算机视觉分级技术[J].农业工程学报，2002，18(2):141-144.
[5] Wujiapeng, Yangzhaoxuan, HanDong, Baizhuofu, Suyuting. Two-dimensionalbarcodeimagebinarizationbasedonwaveletandOtsumethod[J]. Computerengineering, 2010(10):196-198.
[6]耿蕊,于晓敏,迟立颖.基于MATLAB图像处理的农业杂草种类识别研究[J].信息通信,2018(07):62-63.
[7] 任龙龙,冯涛,翟传龙,宋月鹏.基于MATLAB图像处理的苹果大小、颜色、圆形度及缺陷度特征融合分级研究[J].数字技术与应用,2021,39(07):90-95.
[8]于浩.基于MATLAB的数字图像处理方法与实现研究[J].电子世界,2017(09):160.
[9]董云峰.基于MATLAB的图像边缘检测方法的研究[J].大庆师范学院学报,2018,38(03):30-32.
[10] 李潍楚.基于计算机视觉的表面缺陷检测方法探究[J].中国新通信,2020, 22(21):121-123.
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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