越鲜梅以Matlab为平台,利用GUI工具箱开发了基于图像识别的向日葵叶部病害1:白色背景板;2:狭缝;3:黑色圆形标记物;4:遮挡板;5:双面胶带诊断系统,能够较准确地识别出向日葵细菌性叶斑1:Whitebackgroundboard;2:Slit;3:Blackcircularmarker;[20]病、黑斑病和霜霉病。DUCOURNAU等开发了用4:Shieldingboard;5:Double-sidedtape于自动监测向日葵种子发芽率的图像采集系统,将图1彩色图像转换为二值化图像,进行发芽种子的计数,Fig.1[21]检测平均发芽时间。ARRIBAS等提出了基于机向日葵花盘图像采集的背景板及遮挡板Sunflowerfaceplateimageacquisitionbackgroundboardandshield器视觉和神经网络的向日葵叶片自动分类系统,从为了提供对比鲜明的背景,便于后续向日葵花分割的图像中提取叶片形态特征,然后以叶片的周盘图像提取,本研究使用特制的、带有狭缝的白色背长、面积及拟合椭圆长轴、短轴和宽高比作为特征景板(大小为600mm×500mm,厚度为7mm)。在河南农业科学164第48卷板上切割一个狭缝,该狭缝的上端为224mm×存储为JPEG格式,图像大小为800万像素。平板30mm的矩形,下端是边长为30mm的正六边形,该电脑的相机与向日葵花盘大体位于相同的高度,距正六边形的中心与背景板的中心重合。将4个直径离保持在1~2m,确保背景板上的4个黑色圆形标为30mm的黑色圆形标记物固定在背景板的4个记物尽量占据相机视场的边缘。图像中只有向日葵角上,使得4个黑色圆形标记物的圆心连线构成边的花盘露在白色背景板上,消除了向日葵茎、叶的干长为400mm的正方形。该正方形的中心与背景板扰,减小了花盘图像提取的难度。的中心重合,该正方形的4条边分别与背景板的4单人即可完成装置搭建及图像采集,节省了人条边平行。这4个黑色圆形标记物起到标记和参照力资源。处理流程为,首先将向日葵的花盘调整到的作用,通过投影的变换来校正图像的失真,以及为背景板的中心,并粘贴遮挡板,保证背景板上只有向计算向日葵花盘等尺寸提供参照比例。日葵花盘;然后放置三脚架,用抓手固定背景板并调遮挡板大小为220mm×85mm,双面胶带大小整朝向,采集图像;接着进行图像处理,将所采集的为220mm×10mm,分别位于遮挡板的左右两侧。向日葵花盘图像进行二值化处理;然后对二值化图向日葵的花梗通过狭缝到达背景板中心的正六边形像进行裁剪,获得保留4个黑色圆形标记物的图像;中,此时向日葵的花盘则位于背景板的中心。使用之后检测这4个黑色圆形标记物,并分别提取其坐带有双面胶带的白色遮挡板,将遮挡板粘贴在背景标;根据4组对应点确定投影变换的参数,并进行投板的狭缝上,实现可拆卸式的“封闭狭缝”的功能。影变换;在HSV颜色空间提取花盘,采用纹理分割用于固定背景板的便携式三脚架,如图2所示。及开运算、闭运算等形态学操作获取圆盘;然后提取三脚架高度0.4~3.0m,满足不同高度的向日葵花花盘的凸壳,采用尖端包裹法分别提取花盘、圆盘的盘图像采集的需求。2个抓手用于抓持背景板,其尖端轮廓;逆时针方向分别按照像素行进法和等角长度可调节。多方位360°可旋转球形云台具有任度采样法计算不同采样次数的花盘、圆盘的平均直意调节角度的功能,可以按照试验需求调节背景板径,并确立平均直径的预测模型;最后计算向日葵花的朝向和角度。盘、圆盘的面积、周长、等效直径、拟合椭圆的长轴和短轴的长度。所有图像处理均在Matlab开发的应用程序中完成。