計算機視覺發展趨勢
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計算機視覺發展趨勢范文第1篇
電力系統是我國國名經濟的基石。電力系統是由發電、變電、輸電、配電和用電等環節組成的電能生產與消費系統。現代社會需要的是安全可靠經濟的電能。電力系統主要由發電輸電變電配電及用電等5部分組成。電力系統是一個具有復雜的大系統由于用戶的不斷增加的需求,電網對于技術的要求水平也提出了越來越高的要求。
1 電力系統自動化的發展趨勢總的發展趨勢的特點研究
1.1 電力系統自動化的圖形化特點
因為電力系統聯網工程的正式啟動,電力系統的調度管理、數據計算分析呈現出傳輸路徑的交叉性,信息更新越來越高速這樣的幾種特點。在計算機技術和通信技術的快速發展下,電力系統技術整合也在蓬勃發展著。電力系統信息數據處理上已經不再使用傳統的處理方式,而是使用圖形化處理這樣的新技術,這樣看到圖形,電力系統管理者就能了解電力系統的變化發展趨勢,也就能對未來電力系統軟件開發帶來絲絲先機。
1.2 電力系統自動化的遠程化特點
過去電力系統的硬件平臺大部分是計算機,外加使用擴展測控法對接口電路工作開展監測。此類的設計有很多的優勢,這種類型的設計的周期很長,擴展性也很好。但是這樣的設計方式也具有著高成本、大體積、大功耗以及靈動性差的多種缺點。現在,正是有著網絡技術的不斷更新和電子技術的不斷進步,遠動終端設備已經變為越來越接近最優化、智能化和小型化、協調化。因此,建立在此基礎之上的電力系統也具備了遠程化的特點,使電力系統自動化在控制系統方面的發展更加貼近智能化。
1.3 電力系統自動化的分布化特點
發電率范圍在幾十兆瓦至幾千瓦之間并且模型較小的發電單元,它的地點處于用戶周圍還有有高效和可靠特點的稱為電力系統自動化技術分布化。分布式發電主要包括以液體或氣體為燃料的內燃機、太陽能發電、微型燃氣輪機和風力發電等等的其他一些發電方式。這種發電技術具有很好的靈活性,能夠給與用戶各不相同的感受。還能為邊遠商業區域提供可靠的電力資源,讓他們使用具有再生特點的資源進行多次發電,這樣的電能還具有穩定度高的特點,是具有分度化的特色。極端及技術、新材料技術和電力電子技術都要作為支柱技術被在其中使用。
2 電力系統與新技術的結合
2.1 與智能計算機的結合
計算機視覺技術就是與智能計算機的結合之一。使用計算機視覺技術能夠方便的獲得多種圖像信息。在電力系統中應用計算機視覺技術。目前,計算/！/機視覺技術使用在電力系統中的作用是修改遙控系統在此同時提高它的性能。這主要表現在使用在線監測和開展無人操作或者環境監視,紅外圖像監測是電力設備在線監測常用方法中效果最好的。它既有這使用方便,又有著精準度較高的特點。紅外圖像識別方面主要就是使用計算機視覺技術,這樣能取得較好的效果。計算機視覺技術的工作原理是在科學獲取電力設備實時紅外圖像和電力設備正常工作時圖像后,將兩者開展對比。如果出現不正常。也就因此能夠證明電力設備出現問題。第開展無人操作或者環境監視是使用微波雙鑒探測器進行協助,將差分圖像以及流光法一起使用對移動物體開展監測。如果出現不正常現象,那么系統就可以識別出來,并且警告我們。因為計算機視覺技術還處于起步階段,其存在一定的不足之處。雖然計算機視覺技術發展迅速,但計算機視覺技術發展的并不完善,因為圖像識別自身的復雜性的原因,所以現階段還不能實現完全的無人操作。正是因為有著這些原因,在大多數情況下,計算機視覺技術只能夠作為一種輔助技術。
2.2 與微機保護系統的結合
在電力系統自動化技術發展速度過快并且伴隨著相關微機設備應用范圍越來越普遍的情況下。人們越來越嚴格的要求微機保護系統。更簡單的說,也就是原有的電力系統自動化技術當中的微機保護系統已經無法滿足社會發展的需要。人們需要的微機保護系統應該具備更加牢靠與穩定的可以對通信進行保護的能力。這樣才能夠達到人們希望人機互動的效果。這樣的系統在對硬件提高出高要求的同時也對軟件業產生了更加具體的要求。例如,我國在上世紀末將第一套微機線路保護設備投入使用,并且該設備因為性能占據極大的優勢從而獲得世界各國用戶的普遍認可。
在繼電保護設備中,我們更加需要完善的問題就是設備的實時性。設備的實時性直接關乎電網的安全穩定,它直接受到其影響。假如設備實時性出現缺陷,會給電力系統帶來難以補救損失的可能性。現階段在我國電力系統中應用的嵌入式系統通常來說主要為C/C++語言。這是因為該系統不僅靈活性高并且可移植性也很強。同時該系統還使用了能夠隨時改變的模塊化,目的在于處理好各種存在可能性會產生的問題但是卻又不能夠進行更換的難題。在提供便利的同時也能夠盡最大的努力滿足用戶各種要求。
計算機視覺發展趨勢范文第2篇
【關鍵字】行人檢測 目標檢測 圖像處理
一、引言
在計算機視覺領域中，行人檢測是目標檢測的一個重要研究熱點，其主要利用各種傳感器獲取行人的數據信息，通過圖像處理及模式識別等算法從圖像數據中檢測出行人。其中傳感器包括激光、雷達等。行人檢測并不是孤立存在的，它與行人跟蹤、行為分析、姿態估計、場景分割等問題息息相關，因此具有極高的科研價值和商業價值。
二、行人檢測技術發展趨勢
如圖1所示，早在2007年開始就已經出現了行人檢測技術的研究。2007至2010年期間，專利申請量雖然呈逐步增長趨勢，然而增長速率較平穩，每年的申請量沒有太大的變動；2011年相比較于2010年增長率達到兩倍以上，此后2012年和2013年相較前一年都有較大的增長量，然而在2014年專利申請量與其前一年2013年相比，呈現減少的趨勢，這可能與發明專利未提前公開有關，但該年的總量在除2013年以外的其它各年中仍占有絕對性的優勢，預計2014年申請量不會低于2013年。
三、行人檢測技術解析
常見的行人檢測方法可分為基于簡單的圖像處理的行人檢測方法和基于計算機視覺的行人檢測方法。
3.1基于簡單圖像處理的行人檢測技術
該類技術主要分為：幀間差分法、光流法和背景差分法等。其與基于計算機視覺的技術相比算法較為簡單，不需要事先準備大量的訓練樣本或模板，處理速度也較快，因此在國內也占據一定的申請量。如上海交通大學的專利CN201210586125采用高斯混合模型對背景建模從而檢測行人，寧波大學的專利CN201210017307采用圖割方法進行行人檢測，奇瑞汽車股份有限公司的專利CN201310382009通過獲取候選區域的至少兩個特征圖進行候選區域是否包含行人的判斷。
3.2基于計算機視覺的行人檢測方法
基于統計學習的方法與其他方法相比占絕對性的優勢，是最近幾年高校和科研院所所研究的重點，同時也是公司企業發展的方向。如北京中星微電子的專利CN200710179786采用積分圖像和平方積分圖像提高分類器的檢測速度，江蘇大學的CN201110447411對特征向量進行稀疏表示并組合成稀疏化的混合特征向量作為分類器的特征進行行人檢測。
特征和分類器是統計學習的兩大關鍵技術。對特征的改進占56%，如中國科學技術大學的專利CN200810101705利用種群優化尋找行人檢測最優特征進行行人檢測，北京博康智能信息技術有限公司的專利CN201210082846利用梯度特征和線性邊緣特征進行行人檢測；
分類器的改進分別占42%，如杭州海康威視數字技術股份有限公司的專利CN201210169536利用多尺度的Adaboost作為分類器進行行人檢測，無錫慧眼電子科技有限公司的專利CN201310076413首先基于Adaboost得到級聯分類器。
計算機視覺發展趨勢范文第3篇
[關鍵詞]電力系統自動化 計算機技術 監控
中圖分類號：TK414.3+5 文獻標識碼：TK 文章編號：1009914X（2013）34037101
引文：
隨著我國經濟的不斷發展，電力產業在經濟發展中的地位越來越舉足輕重，這就要求電網有更高的安全性能，對其可靠性的要求也變得更高。在電力的運行中，如果出現故障問題，不僅僅會有很大的安全隱患，同時還影響著居民正常的生產活動。
一、計算機技術在電力工程中的論述
隨著電力系統的自動化發展，出現了大量無人值班的變電站，同時，變電站的信息量也越來越大，電力人員需要經過仔細的分析各種情況并且經過自動化的處理相關數據，才能夠及時的發現突發狀況，并且科學地解決問題。
如果沒有自動化的計算機技術起著關鍵作用，這種復雜的系統對于電力人員來說無疑具有很高的工作強度，正因為計算機的先進技術，使得電力人員在解決工程問題時更加便利。
在一個完整的電力系統中，需要具備以下功能：數據的采集、處理、控制開關、協調和配合其他系統裝置等。隨著計算機技術在電力工程中的不斷應用，逐漸形成了三種模式，分別是：集中式、分散式、分散和集中相結合的方式。其中，集中式的結構模式可以利用不同規格的計算機對的接口進行控制，有效的對變電站的開關量等數字信息進行集中采集、運算和處理，實現對微機的保護還有自動化的控制等功能。
二、計算機視覺技術在電力系統自動化中的應用
計算機的視覺技術是指，對采集的數據或者圖像進行處理分析后，進行探討的宏觀與微觀的視覺技術的探討。在電力工程中，計算機的視覺功能技術主要應用到三個層面：實時監控地方的調度、對設備的運行進行負荷控制還有對電力系統的自動化控制和處理。在監控地方的調度里，計算機的視覺技術和中心調度的監控系統有相似之處，它們都是利用計算機和專業的圖像處理設備對電力設備進行實時的調度，而對于設備的負荷運行的負荷控制，常常需要運用工頻或者聲頻進行控制處理。到目前來說，還是需要人的視覺參與，并沒有實現真正的自動化控制，對于電力系統自動化的監理是電力系統自動化的發展趨勢，這個技術是運用計算機的科學技能來對電力的實時狀態進行控制和數據處理，減少值班的人員消耗，實現真正意義上的自動化運行模式。它在以下領域運用得比較廣泛。
1、在監測環節中。計算機的視覺技術主要是利用它的紅外線圖像識別的功能對電力工程設備進行實時監控，在電力設備上，一般會顯示其表面的溫度，這在一定的程度上可以反映出系統運行時的狀態。同時，利用專業的圖像采集裝置對電力設備進行紅外線成像拍攝，可以采集到設備運行時溫度的實時狀態。在這個基礎上，計算機系統對采集到的圖譜進行處理分析，與標準圖譜進行參照比較，就可以實現對電力的在線監控。另一方面，當系統運行出現問題時，紅外線的成像技術還能夠檢測故障的具體方位，為技術人員檢修故障提供了很大的便利和支持。例如：斷路器的觸頭出現接觸不良的反應、輸電線路變壓器少油等故障都會使系統局部設備產生發熱的現象。此時若采用傳統的方式進行檢修，就無法實時的掌握到電力設備的運行狀況，只能在故障發生之后才能夠檢測到故障源的位置，確認之后才能夠進行排除。所以計算機的視覺性能的廣泛應用，首先是讓檢測的方式變得更加簡單，高效；其次是，如果在設備的檢測中，采集到的數據超出了標準范圍的最大值或者最小值，這個時候，計算機檢測系統將默認設備的這個環節已經出現故障，并作出相應的處理，使故障的定位更加精準，并且縮短了故障確認環節的耗時，提高了檢測和系統運行的效率。
2、在無人值班和電力環境監控下，計算機視覺技術的應用。在無人值班的電力工程系統中，計算機網絡系統和微波探測器等設備組成無人監視的系統，利用這個系統對變電站及其周邊的環境進行實時的視頻監測，然后采用差分圖像等計算機的視覺技術對正在移動的物體進行判別，準確判斷出該移動物體的自身屬性，在出現緊急情況時，實時報警系統就會開始報警。根據實際經驗表明，在合適的天氣條件下，無人監視系統的準確識別率的水平較高，如果在工程系統周圍有火情發生，紅外線的圖像識別技術可以對火勢進行快速的辨別同時發出報警的指令。
3、計算機的視覺技術應用于電力工程的檢測。隨著我國經濟社會的不斷發展，人們的電力需求也日益的增長起來，所以必須大量的鋪設電力線路。在線路鋪設的過程中，需要工程人員仔細的研究電力線路的鋪設路徑，通常鋪設的地理環境都較為復雜，這時就給線路巡檢人員增加了很大的困難，在巡檢的過程中效率低，存在著一定的盲區。如果采用計算機的視覺技術，這些問題就可以得到很好的解決。可以在電力系統中安裝監控機器人，監控機器人中被安裝了控制裝置、傳感器、線路檢測裝置還有無線的圖像傳輸設備等裝置。機器人在電力鋪設的過程中能夠對線路進行溫度的辨別然后進行判斷，從而完成線路鋪設的檢測工作，在很大的程度上能夠減少惡劣的地理環境給工程人員帶來的工作難度，從而提高人員的工作效率，增強故障檢測的準確度。
4、計算機視覺技術在系統位置判斷的應用。通過使用計算機視覺技術可以對電力工程系統的開關位置還有繼電保護壓板的位置進行檢測。開關的刀閘存在著三種狀態：閉合、斷開還有異常的情況。如果開關刀閘處于的位置不恰當，就會影響到設備的正常運行，如果使用了計算機的視覺技術，就可以自動的識別開關刀閘的工作狀態，當發現有不正常的運行狀態時能夠及時的進行報警。繼電保護壓板是根據電網或者變電站的運行軌跡的變化而變化的。需要值班人員對壓板的位置進行嚴格仔細的確認和解決，保護壓板的位置。如果位置不正確，則會對繼電保護產生不利的影響，從而引發安全事故。在檢測壓板的方面，如果繼電壓板的信息不能明確的顯示出來，傳統的檢測方式就很難對其進行檢測，而采用計算機視覺技術可以有效的對壓板盤面進行圖像的采集，然后通過識別技術對其進行位置的準確判斷。
結束語
在本文中，已經大量的介紹了計算機視覺自動化技術在電力工程的功能。此技術不但提高了電力系統的工作效率，同時也使電力工程的整體技術水平得到了提高，在電力系統的自動化過程中，計算機技術也因此得到了更加充分的利用，實現了運行管理的自動化和監測系統的自動化。
計算機視覺技術在可以彌補傳統技術的缺陷，當電力工程自動化中遇到實際問題的時候，計算機的視覺技術得到了充分的肯定。隨著電力系統的不斷完善，復雜度也不斷的在提高，所以在系統的維護方面也出現了更高的要求，計算機的視覺技術一定會成為電力工程中重要的科學技術，并且前景非常可觀。
參考文獻
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計算機視覺發展趨勢范文第4篇
關鍵詞：多源圖像；融合技術；棉花；病蟲害；識別診斷
中圖分類號：TP391.43；S435.6 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）11-2555-03
隨著城市化進程不斷加快，從事農業勞作的勞動力總數急劇減少，農業生產與加工的逐步自動化是社會發展和進步的需求。特別是對于農作物病蟲害監測從傳統的根據農業部的病蟲害監測調查規范進行調查，通過人工調查、人工記錄，到微小昆蟲自動計數技術、昆蟲誘捕自動記錄裝置來對農作物病蟲害進行監測，這些信息收集和數據管理都存在勞動量大、效率低、數據誤差大的問題。隨著計算機技術和傳感器技術的快速發展，圖像融合技術在軍事、氣象、醫學、土地資源管理等方面得到了廣泛的應用，而如何將圖像融合技術應用在農作物病蟲害中是極具有研究價值的課題。
1 棉花病蟲害診斷技術研究意義及發展趨勢
棉花作為主要的經濟作物一直在中國和湖北省農業生產中占有重要地位，但由于品種、栽培制度、生態環境等變化及棉花生長環境日益惡化，病蟲害有不斷加重趨勢。危害棉花的主要病害有炭疽病、黑斑病、枯萎病、黃萎病等，炭疽病在長江流域棉區的發生尤為嚴重，一般苗期發病率為20%～70%，嚴重時可達90%；黑斑病在陰濕多雨年份往往猖獗流行，給棉花生產造成毀滅性災害；而枯萎病在棉區一直發生較多，死苗嚴重，造成的危害主要表現在產量降低，品質變劣方面；自上世紀80年代末枯萎病得到控制后，黃萎病上升為棉花第一病害。目前黃萎病發病面積達到全國棉田面積的50%以上，發病后棉苗減產30%～70%，有的甚至絕產，而且嚴重影響棉花品質。采用先進技術提高棉花病蟲害有效防治及控制已迫在眉睫。
1.1 棉花病蟲害診斷技術的研究意義
在進行植物保護和防治農作物病蟲害的各類方法中，化學防治是投入少、見效快、收效大的有效方法，特別是針對在大生態區域內可能暴發成災的重要病蟲草害，化學防治迄今仍是最快速而有效的方法，一般可以挽回15%～30%的農作物產量損失。使用農藥（各種殺菌劑、除草劑等）進行化學防治在世界各國一直占主導地位，它投入較少，防治迅速，特別是當大面積、暴發性病害發生時，只有化學防治才能取得較好的防治效果。同樣，在棉花病蟲害綜合防治中，化學防治仍然是及時有效地控制病蟲對棉花危害的最后一道把關防治措施。但長期大量使用農藥不僅污染環境，而且這些農藥會通過空氣、水等途徑進入人體，對人類的身體健康構成危害；又由于棉花病蟲害癥狀的復雜性和模糊性，農業生產者受個體素質和人為主觀因素的影響，往往不能正確合理地判斷病情，導致濫用農藥、化肥等引起更大的危害；此外，由于中國正步入老齡化社會，從事農業勞動的人口在減少，由勞動力不足帶來的農業減產問題已日趨嚴重。所以，精確作物病蟲害管理和機械化變量施藥技術的研究和應用勢在必行。為實現精確的棉花病蟲害管理和變量施藥，首先要能夠準確地識別棉花病蟲害種類及其危害程度。傳統的方法主要依靠生產者或專家經驗來判斷病蟲害原因及其危害程度，由于個體素質的差異以及其他因素的影響，往往很難做到對病蟲害做出精確定量分析和判斷，因而容易造成不合理的病蟲害防治，也對生產管理者的農技水平要求較高。一些智能決策支持系統雖然能識別診斷棉花病蟲害，但是過程復雜，不能進行實時處理。隨著信息技術、光譜技術和計算機視覺技術的發展使基于生物信息的作物病蟲害智能識別診斷成為可能。通過多源圖像融合技術快速準確地獲取棉花病蟲害信息，對已發生病蟲害的棉花區域根據病蟲害程度實行定量噴施農藥。這樣既可大量節省農藥，提高效率，降低成本，降低對勞動力的依賴，同時大幅度減輕農藥對農業生態環境的污染，提高棉花病蟲害防治水平。研究多源圖像融合技術對農作物病蟲害診斷具有重要的學術意義和經濟價值。
1.2 棉花病蟲害診斷技術發展趨勢
縱觀近幾年國內對作物病蟲害智能識別診斷的研究，目前對棉花作物病蟲害識別診斷主要集中在以專家系統為代表的智能化信息技術和光譜技術上，應用計算機視覺技術對棉花作物病蟲害識別的研究報道較少[1，2]，而結合光譜技術和計算機視覺技術進行研究的則未見報道。目標的高分辨率和高識別率是對獲取目標信息的基本要求，僅僅利用可見光范圍或在近紅外范圍的計算機視覺技術進行作物病蟲害識別診斷，其單一光譜不足以準確、全面反映作物病蟲害的差異，還需利用其他生物信息對其補充和加強，以達到全面地反映作物病蟲害的差異[3]。
為了實現對低探測性目標的探測和識別，必須大力發展先進的目標探測系統，而由多源傳感器組成的光電成像系統是最為常見的目標探測系統。圖像融合就是利用各種成像傳感器得到的同一目標或同一場景的圖像，綜合這些不同圖像的冗余信息和互補信息，以獲得更為全面準確的圖像描述。為此，針對湖北省主要經濟作物棉花，綜合利用光譜技術、計算機視覺技術及多源信息融合技術，基于多源圖像信息（可見光和近紅外視覺圖像信息）融合棉花病害（炭疽病和黑斑病）識別診斷技術。深入研究作物在不同病蟲害危害下的反射光譜特性及變化規律，確定光譜敏感波段及其特征表現，提取可以有效表征作物不同病蟲害條件、不同危害程度下的計算機視覺圖像的灰度、紋理、形態特征信息和近地光譜特征信息，探索基于多傳感信息融合的病蟲害識別診斷方法，構建病蟲害智能識別系統，為精確作物病蟲害管理和機械化變量施藥技術提供理論基礎。
2 多源圖像融合技術
圖像融合[4]是對多幅源自同一場景的圖像進行綜合，以獲得更好的視覺效果和易于機器識別為目的，產生比單一信息源更為精確、更完善、更可靠的圖像。多源傳感器圖像是由成像機理不同的多種傳感器獲得的圖像。由于每種成像傳感器都是為了適應某些特定的環境和使用范圍而設計的，具有不同成像機理的多種傳感器獲得的圖像之間存在信息的冗余性和互補性，通過對其進行融合，能夠提高系統可靠性和圖像信息的利用率。隨著科學發展和技術進步，采集圖像數據的手段不斷完善，出現了各種新圖像獲取技術。如今圖像融合技術廣泛應用于圖像處理、遙感、計算機視覺以及軍事等領域[5]。利用圖像融合技術可以準確地獲取檢測數據，如在醫學圖像分析中的超聲成像、核磁共振、計算機層析、血液細胞自動分類計數、癌細胞識別等極大地提高了準確率[6，7]；圖像融合技術在遙感雷達衛星的發展后，已成為遙感圖像處理和分析的重要研究熱點，應用于土地資源調查、環境監測、地形測繪等[8]。圖像融合技術應用在農業生產中，目前研究方向主要集中在對農產品的無損檢測和農作物生長態勢及產量評估方面。如采用互信息最佳閾值迭代優化分割法對可見光和近紅外圖像進行融合來對番茄成熟度進行無損檢測研究[9]；通過加權平均融合法對紅外和可見光圖像實現對蘋果進行無損檢測研究[10]；采用蟻群算法的模糊C均值聚類圖像分割算法的圖像融合技術對作物幾何參數進行測量。
多源傳感器圖像融合系統一般有3種類型：像素級融合、特征級融合和決策級融合。
2.1 像素級圖像融合
像素級圖像融合是通過對源圖像進行預處理和空間配準，對處理后的圖像采取適當的算法進行融合，得到融合圖像后再進行顯示和后續處理。簡單的像素級融合方法主要有：像素灰度值平均或加權平均，像素灰度值選大，像素灰度值選小。簡單的像素級融合方法結構簡單、易于實現，但應用范圍有限，融合結果不理想。故現在的融合方法多采用基于對源圖像的多尺度分解。這種分解方法是一種多尺度、多分辨率的圖像融合方法，是在不同尺度、不同空間分辨率、不同分解層上分別進行融合。這種融合方法能明顯改進融合效果[11]。
2.2 特征級圖像融合
特征級圖像融合是從不同的成像傳感器所獲得的同一對象圖像中提取一些特征，產生特征矢量，然后對這些特征矢量進行融合。特征級圖像融合是中間層的圖像融合，精度一般。其融合方法有基于假設前提及統計分析的方法和基于知識的方法。
2.3 決策級圖像融合
決策級圖像融合是最高層次的融合，是首先依據每一個成像傳感器所獲得的同一對象圖像各自進行預處理、特征提取、識別和判決后，做出獨立的決策，然后將這些獨立的決策綜合起來，給出最終決策。決策級圖像融合適合于多類不同傳感器圖像的融合，但融合結果精度較差。其融合方法有多重邏輯推理方法、統計方法、信息論方法等都可用于決策層的圖像融合。
特征級圖像融合和決策級圖像融合方法通常應用于某些特殊場合，像素級圖像融合的應用更普及，融合所得圖像更有利于人眼的判讀、欣賞和機器識別。對于已經配準好的圖像，像素級圖像融合方法不需要顯式地提取圖像特征，在速度和魯棒性上有明顯優勢。為此采取像素級圖像融合方法對農作物病蟲害的可見光和近紅外圖像進行融合處理，使其符合人類視覺特征，融合結果更有利于對圖像作進一步分析、理解和識別。
3 多源圖像融合技術對棉花病蟲害診斷的方法
1）在特定栽培條件下，培育不同棉花病蟲害的試驗樣本及正常的對比樣本。
2）對棉花病蟲害樣品的葉片和冠層進行光譜分析。利用便捷式光譜儀測量葉片和冠層的光譜，尋找棉花病蟲害種類的敏感光譜波段及其反射率特征，分析不同病蟲害種類和病蟲害程度的敏感光譜波段反射率特征的變化規律。
3）根據光譜分析結果，構建多源圖像計算機視覺采集系統，采集棉花作物樣本多光譜圖像，用VC或MATLAB編寫計算機圖像處理軟件對圖像進行處理和特征提取。
4）對所獲取的特征應用模糊特征優選、主成分分析（PCA）和獨立分量分析（ICA）進行優化組合和篩選，通過各種統計方法尋求作物病癥與特征對應關系。建立圖像特征與病種、病蟲害程度的關系模型，利用模式識別方法進行棉花病蟲害種類及程度的模式識別檢測試驗[12]。
4 展望
棉花是中國和湖北省主要的經濟作物，長期以來棉田病蟲害對棉花生產帶來極大危害，因此，對棉花病蟲害防治方法與技術的研究至關重要。對棉花作物病蟲害防治的各種方法中，傳統的方法是依靠人們的經驗確認病蟲害的發生時間、區域、種類和發生程度等，且是進行手工或機械噴灑農藥，這不僅勞動效率低，勞動成本高，而且常規施藥技術會帶來農藥利用率低下、水資源浪費、環境污染、農藥在作物及其產品中的殘留導致對人類的危害等。所以，結合光譜技術和計算機技術開展棉花病蟲害的識別診斷研究具有重要的學術意義和經濟價值。
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計算機視覺發展趨勢范文第5篇
關鍵詞：肉類食品；品質檢測；研究
隨著經濟的快速增長，國民生活的日益提高，我國肉類消費量也在快速增長，由肉類食品所引起的食物安全問題也不斷增多，如“禽流感”、 “豬鏈球菌中毒”等.傳統的檢測技術費時費力,檢測效率低,已經達不到現代檢測所需的快速、準確、實時、無損等要求。 現代的肉品檢測技術，注重實用性和精確性。儀器微型化、低耗能化、功能專用化、多維化、一體化、成像化；生物技術被大量應用；與計算機技術結合得越來越緊密；不斷采用其它領域的新技術；生理學中的感覺器官生理變動規律和電生理學研究學方法等。
1 物理方法
1.1 計算機視覺技術
計算機視覺技術通過計算機模擬人的判別準則去理解和識別圖像，用圖像分析作出相應結論的實用技術，其中圖像處理和圖像分析是計算機視覺技術的核心。
計算機視覺技術可對其新鮮度作出判定；基于神經網絡分類器的立體顏色直立圖可用于分析雞胴體全身缺陷。李剛等構建了由氣體傳感器陣列、數據采集單元、神經網絡組成的智能檢測辨識系統，通過豬肉樣本的測試與分析表明，該方法可實時準確地識別肉類新鮮度，辨識準確率可達9 0 % 以上。Malone 等以圖像處理方法和專家系統控制為基礎，研發了一個分析系統，該系統可以根據圖像分析的結果并參照數據庫作出正確的判斷，確定魚片脊骨的位置，并操縱高壓水切割器剔除魚片中的脊骨。機器視覺系統也用于研究豬腰肉的品質波動和分級，如用400 ～700nm 的光纖反射測量系統可以檢測出明顯的PSE 豬腰肉，同時根據豬肉品質優劣進行分級。
1.2 超聲波技術
超聲波檢測技術是利用肉品在超聲波作用下的吸收特性、衰減系數、傳播速度、本身的聲阻抗和固有頻率，測定肉品組成成分、肌肉厚度、脂肪厚度的快速無損在線檢測、分級方法。
利用超聲波可以測定肉品(活體或尸體) 的成分，如牛、羊、豬等的背膘厚度及脂肪含量。Benedito等應用超聲波傳播速度的變化檢測發酵香腸的化學成分，發現在脂肪中溫度每升高1 ℃超聲波速減慢5.6m/s;在瘦肉中，超聲波速隨溫度上升而上升。
Brondum 等使用超聲波在線檢測豬胴體的系統，該系統包括1 6 個超聲波傳感器，可以確定膘厚、肥瘦、產肉率(與胴體重量有關)、 主要切割點等指標，其在線檢測速度可達1150 頭/h ，能達到較高的準確率。目前較好的產品有丹麥S F KTechnology A/S 公司研制的在線檢測產品。
用超聲波圖像檢測脂肪厚度和腰部肌肉易受到操作人員、測量部位、超聲波頻率、被測物體的不規則性和肥瘦組織分布的不均勻性等因素的影響，而且實時超聲波圖像一般只能檢測某部位的化學成分而不是全身成分。所以，超聲波檢測技術更多地應用在線自動快速無損檢測，它具有適應性強、對人體無害、檢測靈敏、使用靈活等特點。該技術在國外已逐漸進入肉品實際檢測中，但我國在這方面的研究與應用尚未見報道。
1.3 電磁學檢測技術
肉品的組織、成分、結構、狀態等和其電磁特性有密切關系。如肉品從新鮮到腐敗的過程中。其阻抗值就有一定的變化規律。
電磁掃描的原理是骨頭和肌肉這些含水的物質比脂肪有更高的導電率，它和豬、羊的無脂肪瘦肉有較好的相關性。Higbie 等采用測量胴體全身電導率的方法來估計無脂瘦肉和全脂肪含量，通過對不同部位和條件下的豬胴體檢測，發現可以用三或四變量公式預測無脂瘦肉重量，而且可以根據公式推算肉類各組分的含量，復相關系數R2>0.66。 測量豬酮體的電特性能有效確定豬肉不正常系水力及PSE 特性等早期衰變，因為系水力、pH 值、三磷酸腺苷(TP)的降低均與生物電阻抗以及相位變化有關。而電磁學檢測的變化曲線與計算機視覺技術和超聲波檢驗所得的變化曲線具有相似性。
2 儀器分析方法
2.1 高效液相色譜法
高效液相色譜法( H P L C ) 特別適用于高沸點、不能氣化或熱穩定性差的有機物的分離分析，在食品行業中常用于食品添加劑、農藥殘留和生物毒素的分析檢測，具有靈敏度高、操作簡便、結果準確可靠、重現性好且成本較低的優勢。
檢測抗生素的傳統方法是微生物法，靈敏度較、低耗時較長，一次只能檢測一種抗生素。反相HPLC 測定抗生素，簡便快速，能同時監測多種抗生素，已成為肉品檢測中的常用方法。湯麗芬等用反相HPLC 同時測定廣州地區肉類4 種抗生素的殘留量，結果表明；各抗生素的線性范圍均為0.01～ 1.0 µg/ml，相關系數均為0.99 以上(n=5)；回收率均為95.6% ～ 106.0%； 日內日間變異系數均在允許范圍內(小于15%)。
2.2 毛細管電泳安培法
1991 年Jorgenson 和Monnig 首次提出了高速毛細管電泳技術(HSCE 或fast-CE)，使分析時間縮短至幾分鐘內。毛細管電泳安培法具有靈敏度高、樣品體積小的特點。但電泳時間多為5～30min，因此近年來芯片毛細管電泳技術是電泳的一大熱點，芯片毛細管電泳技術實質上是將HSCE 的儀器微型化，采用窄內徑且短的毛細管和提高分離場強的方式來提高分析速度，因此保持電泳高效的同時提高其分析速度是電泳技術的發展趨勢。
楊冰儀等采用高速毛細管電泳安培法對市售肉類中的人工合成雌激素己烯雌酚(DES) 進行了測定，結果表明：參數優化后，DES 在60s 內可以得到較好的分離，檢出限為1.0×10-8mol/L，DEC 濃度在1.48× 10-4～3.69 ×10-5mol/L，1.25×10-6～1.85×10-7mol/L 與峰面積分段呈良好的線性關系；遷移時間和峰面積的相對標準偏差分別為0.65%、2.2%。
2.3 近紅外光譜分析技術
近紅外技術NIR(nearinfrared)具有測量測信號數字化及分析過程綠色化的特點。在肉品檢測中，它可以用來測定屠宰分割過程中和肉制品加工中原料肉和成品的水分、蛋白質、脂肪等指標；也能鑒別冷凍肉并測定其保水性、滲透性、肉汁損失率和干物質含量。
Ben-Gera 等采用紅外透射技術，研究了肉制品乳濁液中脂肪和水分的含量。Lanza 利用近紅外光譜分析研究了生豬肉和牛肉的水分、蛋白質、脂肪和卡路里含量，發現在波長為1100～ 2500nm 時，反射光譜與水分、脂肪和卡路里有較高的相關性(R0.987)，與蛋白質的相關系數(R)為0.885。此外，有研究表明：近紅外光通過光纖反射的透射特性與牛肉剪切力相關(R=0.798～0.826)，與水分、蛋白質、脂肪等指標也有較好的相關性。Park 等通過分析近紅外反射光譜以確定牛肉嫩度，采用主成分分析法(PCR，principal componen tregression)分析波長在1100～2498nm 處生肉的吸收光譜，發現其與測得的熟肉嫩度存在復相關系數R2=0.692，從而可以建立預測牛肉嫩度(口感)的分析模型。
但該方法成本較高且分析較復雜。目前丹麥、德國已開發出在線檢測設備，而我國還沒有類似的檢測儀器。
2.4 核磁共振波譜分析技術
核磁共振波譜法是根據具有磁性質的原子核對射頻磁場的吸收原理，以測定各種有機或無機成分的檢測技術。它是一種無損檢測技術，可以檢測同一樣品的不同原子核，以便從不同角度對樣品進行觀察；另外它還具有結構和動力學信息敏感性，可以觀察樣品的化學結構特征和分子遷移。31P 因其天然豐度高(100%)，在細胞中的含量高(DNA、磷脂及ATP等)；化學位移范圍寬(約30)，共振譜線簡單容易識別；在生物體內普遍存在，且與生命過程息息相關，而使31PNMR 技術在生物樣品檢測中使用最多。
31PNMR可用于檢測肉品中添加磷酸鹽的水解過程。Rongrong Li 研究了雞肉中不同磷酸鹽的水解過程，經檢測發現TSPP 和TKPP 的水解最快，大約1.25h 就可以完全水解為Pi。采用31PNMR 技術可以快速無損地區別和量化肌肉組織中的有機和無機磷酸鹽，為進一步解釋磷酸鹽的作用機理提供了方法。
3 現代分子生物學技術
3.1 核酸探針檢測技術
核酸分子雜交可以用于待測核酸樣品中的特定基因序列。該技術不僅具有特異性、靈敏度高的優點，而且兼備組織化學染色的可見性和定位性。在肉品檢測中，核酸探針技術主要用于致病性病原菌的檢測。
目前我國肉品致病菌的檢驗普遍采用傳統的細菌學檢驗方法和血清學方法，方法繁瑣，靈敏度和準確性都不高。核酸探針技術可檢測出10-12～10-9 的核酸，可廣泛應用于進出口動物性食品的檢驗，包括沙門氏菌、彎桿菌、輪狀病毒、狂犬病毒等多種病原體。
核酸探針技術在實際應用中仍存在一些問題，如放射性同位素標記的核酸探針半衰期短、對人體有危害等（生物素標記的核酸探針雖然對人體無害，但受紫外線照射易分解），所以作為常規診斷特別是食品實驗室較不適用。
3.2 生物芯片檢測技術
生物芯片使研究中不連續的分析過程都集成在芯片上完成，實現檢測的連續化、集成化、微型化、信息化，單位面積內可以高密度排列大量的生物探針，每平方厘米可達5 10 萬個， 一次實驗就可檢測多種疾病或分析多種生物樣品，已經廣泛用于食品安全檢測、食品微生物檢測、動物疫病檢測、轉基因動植物檢測等方面。
張慶峰等以卵清白蛋白為載體蛋白合成了雌二醇的結合物，并采用Cy3 新型熒光染料標記結合物，作為雌二醇的競爭物，建立了以競爭法為基礎的檢測肉品中雌二醇的免疫芯片新方法。該技術用生物芯片點樣儀在醛基化玻片表面點樣制備免疫微陣列，對雌二醇進行了定性定量檢測。結果表明熒光信號隨待測物濃度的降低而增強，待測物濃度在0.001～0.4µg/ml 的范圍內有較好的線性趨勢，檢測范圍為1 0.001 g/ml。
4 微生物檢測技術
當前，微生物電子學、微機技術濾光技術、生物傳感器等多項領域的突破，使得微生物快速檢測技術得到了改進，正朝著快速、準確、簡便及自動化的方向發展。利用傳統微生物檢測原理，結合先進技術，設計了形式各異的微生物檢測儀器設備，正逐步廣泛應用于肉品微生物檢測。如ATBExpression細菌鑒定智能系統、全自動微生物快速鑒定儀器VITEK、微生物總數快速測定儀、自動菌落計數系統、應用電阻抗技術的全自動微生物監測系統。
參考文獻
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