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针对黄瓜采摘机器人的研究,重点在于基于图像的黄瓜果实目标识别技术。

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简介:
黄瓜采摘机器人的研究集中于图像识别技术,具体而言,涉及对黄瓜果实目标的精确识别。袁国勇在相关研究中,深入探讨了温室环境中黄瓜成熟度和其在空间位置上的识别这一关键环节,认为这是黄瓜采摘机器人研究中不可或缺的组成部分。为了有效解决这一问题,研究首先需要对采集到的黄瓜图像进行细致的分割处理。尽管如此,对黄瓜果实目标的识别仍然是一个具有挑战性的课题。

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客服
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    本研究聚焦于开发用于黄瓜采摘的机器人技术,重点探讨如何通过图像处理实现对目标黄瓜的有效识别。旨在提高农业自动化水平与效率。 黄瓜采摘机器人的研究:基于图像的黄瓜果实目标识别表明,在温室环境中对黄瓜成熟度及空间位置进行准确识别是该领域的重要课题之一。为了实现这一目的,首先需要从采集到的图像中将黄瓜分离出来以供进一步分析和处理。
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    黄瓜是一种常见的蔬菜,以其脆嫩爽口、清热解毒的功效深受人们喜爱。广泛用于凉拌、炒菜及制作沙拉等。 Cucumber 是一种流行的自动化测试工具,在行为驱动开发(BDD)领域被广泛应用。它允许非技术人员,如业务分析师和产品经理,使用自然语言编写测试场景,并以Gherkin语法记录在特性文件中。这种做法确保了软件的最终产品能够满足预期的行为标准。 当与Java环境结合时,Cucumber 使用JUnit作为其测试运行器,并通过Step Definitions(步骤定义)将Gherkin语句与实际代码逻辑关联起来。以下是对如何使用Cucumber进行Java项目开发的具体说明: 1. **Gherkin语法**:这是一种领域特定语言(DSL),用于描述软件的功能和行为。 - 特性文件中的顶层结构是Feature,用来概述一个功能或需求; - Feature 中定义的Scenario 描述了某个具体的场景; - 使用Given、When、Then等关键字来编写步骤,这些关键字按照先决条件(Given)、动作(When)以及预期结果(Then)的顺序进行排列。 2. **安装和配置**:在Java项目中使用Cucumber 需要首先添加相应的库依赖。这可以通过Maven或Gradle实现,在pom.xml文件里加入如下内容: ```xml io.cucumber cucumber-java 最新版本号 io.cucumber cucumber-junit 最新版本号 test ``` 3. **编写Step Definitions**:在Java类中定义这些方法,用`@Given`、`@When`和`@Then`等注解标记。Cucumber会自动识别并执行它们。 4. **运行测试**:使用JUnit runner启动测试时,在测试类上应用了 `@RunWith(Cucumber.class)` 注解,并通过 `@CucumberOptions` 来指定特性文件的路径和其他配置信息。 5. **生成报告**:可利用插件如cucumber-html-reporter 生成易于阅读的HTML格式报告,展示每个步骤的结果和状态。 6. **断言使用**:在编写Step Definitions时通常会用到JUnit提供的断言方法(例如 `assertEquals`)来验证实际结果是否符合预期输出。 7. **数据驱动测试**:Cucumber 支持通过表格参数化的方式在一个场景中生成多个实例,从而实现对不同数据集的测试覆盖。 8. **并行测试配置**:为了提高效率,可以将Cucumber 设置为同时运行多组测试。这需要额外的配置和可能涉及同步机制的设计。 9. **与其他框架集成**:例如与Spring、Selenium等框架结合使用来支持Web应用端到端的自动化验证工作。 10. **持续集成整合**:在Jenkins 或GitLab CI 等平台中将Cucumber 集成进CI/CD流程,确保每次代码更新后都能自动执行回归测试以保证质量一致性。 通过研究 `CucumberPrac-main` 项目中的特性文件(`.feature`)、Step Definitions Java类、配置文件以及可能存在的测试报告等资料,可以更深入地了解如何在实际开发环境中应用Cucumber工具进行有效的自动化测试实践。
  • 深度学习蔬菜
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    本研究聚焦于果蔬采摘机器人的开发与优化,探索智能感知、机械设计及自动化控制技术在农业领域的应用,旨在提高采摘效率和农作物收获质量。 果蔬采摘的研究探讨了与果蔬收获相关的各种方法和技术。研究内容可能包括自动化采摘机器人的开发、优化采摘时间以及提高采摘效率的策略。此外,还可能会涉及不同种类果蔬的最佳处理方式及其对市场价值的影响分析。
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    黄瓜TV盒子版是一款专为智能电视和投影仪设计的在线视频应用,提供海量高清影视资源,涵盖电影、电视剧、动漫等各类热门内容。用户可以通过简洁的操作界面轻松享受流畅观影体验。 TV版移动直播APP支持三大网络运营商使用,并且画质优于一般的第三方应用。
  • 利用处理进行叶片病害与诊断系统探讨(2012年)
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    本研究探讨了基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别系统,旨在通过计算机视觉技术实现对黄瓜叶病害的有效检测与分类。该系统能够提高农业病害管理效率,减少人工诊断误差。 为了提高黄瓜叶部病害检测与染病程度分级的准确率和效率,综合运用图像处理技术和人工神经网络技术来实现对黄瓜叶部病害的检测及染病程度的分类,并主要针对发病率高且危害严重的霜霉病、白粉病和病毒病进行试验研究。首先通过接种方法获得纯正的黄瓜病害样本并采集相关植株的样本图像,然后利用基本图像处理技术对这些图片中的叶部病害区域进行分割与滤波操作以得到清晰的病斑区域。接着提取包括22个参数在内的三种特征,并使用BP算法训练多层前向人工神经网络来实现黄瓜病害分类。实验结果表明该检测系统具有较高的识别精度,能够有效地区分不同类型的叶部病害。
  • jQuery插件-小ZIP
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    小黄瓜ZIP是一款基于jQuery开发的轻量级压缩与解压插件,提供简洁易用的操作界面和强大的文件处理功能,帮助用户轻松实现文件打包及提取操作。 这些代码构成了jQuery语法的最初雏形。当时John的想法很简单:他发现这种语法相对现有的JavaScript库更为简洁。但他没想到的是,这篇文章一经发布就引起了业界的关注。于是John开始认真思考这件事情(编写更加简洁易用的JavaScript程序库),直到2006年1月14日,John正式宣布以jQuery的名称发布自己的程序库。 随之而来的是jQuery的快速发展。2006年1月,由John Resig等人创建了jQuery;8月,发布了第一个稳定版本,并且已经支持CSS选择符、事件处理和AJAX交互功能。到了2007年7月,jQuery 1.1.3版发布,这次小版本的变化显著提升了jQuery选择符引擎的执行速度,使得其性能达到了Prototype、Mootools以及Dojo等同类JavaScript库的水平。 同年9月,推出了jQuery 1.2版,在这一版中去掉了对XPath选择符的支持,因为相对于CSS语法它已经变得多余了。此版本可以更灵活地定制效果,并且借助新增的命名空间事件使插件开发变得更加容易。同时启动了jQuery UI项目,这是一个作为曾经流行但已过时的Interface插件替代项目的新的套件,包含大量预定义好的部件(widget)以及一组用于构建高级元素(例如可拖放、拖拽、排序等)的工具。 2008年5月,发布了jQuery 1.2.6版。这一版本将Brandon Aaron开发的流行的Dimensions插件的功能移植到了核心库中,并且修复了大量BUG,同时提高了不少性能指标。因此,如果以前使用的是较早版本的jQuery并安装有Dimensions插件(一个用于获取元素尺寸和定位信息的插件),那么升级到1.2.6版后完全可以从代码中排除掉这个插件。
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    本文介绍了由王学梅等人开发的一种基于MATLAB平台的黄瓜叶病害分级识别系统。该系统利用图像处理技术对黄瓜叶片进行分析,自动识别并分级不同类型的病害情况,为农业病虫害防治提供了有效的技术支持和参考依据。 基于MATLAB的黄瓜叶片病害等级识别系统设计的研究探讨了利用计算机视觉技术对黄瓜叶片上的病害进行自动化识别的方法。该研究通过分析不同级别的病斑特征,开发了一套能够准确评估黄瓜叶片健康状况的软件工具。此系统的实现不仅提高了农业生产的效率,也为农民及时采取防治措施提供了科学依据。
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