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基于图像识别的储粮害虫分类系统设计开题报告

 2021-02-24 10:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

目的及意义

粮食是人类生存的最根本基础。民以食为天,只有解决了温饱问题,人类才能发展,国家才能长治久安。而我国是粮食和人口大国,据不完全统计,2016年,我国粮食生产达到1.23万亿斤,而全国粮食库存居历史最高点,其中1/6的粮食储存在简易仓囤(数据来源:中国青年报 王景烁)。为了粮食的安全储藏,每年国家用于粮食储备方面的补贴费用就有数百亿元,但仍有不少的粮食因管理决策不善等原因而遭受损失,其中储粮害虫的危害不容忽视。据资料显示,全世界储粮害虫所造成的农产品的重量损失为收获后的15%,每年储藏期间的粮食至少有5%为害虫所糟蹋,我国的国库储粮损失率为0.2%左右。与澳大利亚大体相同,低于美国,更大大低于印度和非洲国家,这是一项了不起的成就。但是,为此付出的代价也是巨大的,特别是杀虫剂的大量使用。这不仅增加了开支,对粮食和环境的污染也日趋严重,而且害虫的抗药性水平也快速提高,并使得害虫种类频频上升。造成这种状况的一个主要原因是害虫防治决策缺乏科学性,而害虫防治决策重要的科学依据之一就是储粮害虫的准确检测。

我国《“十一五”粮食科技发展的指导意见》明确提出:储粮的虫、霉、鼠害严重,在源头上影响粮食质量安全。因此,必须加强以应用基础研究和国产仪器为支撑的粮食质量快速检测技术。其中,主要发展快速检测技术和仪器设备,加速粮食相关检测仪器的升级换代,促进检测技术及国产仪器迈上新的台阶。必须加强以预警、监测为重点的粮食流通现代化的信息技术。其中,主要是推进信息技术在粮食宏观调控及储藏、加工、物流、质量标准仪器、品质测报等领域的全面开发应用。粮食科技发展的一个重要任务是研制害虫传感器,实现粮堆虫害的自动化检测、智能分析和自动控制,以完善安全储粮综合治理专家决策支持系统。

对储粮害虫进行实时监控检测和分类,就能掌握粮仓内的害虫种类、数量和密度,从而采取相应的措施对害虫进行处理,达到粮食的保量,保鲜,保质的目的。

我现在研究的是基于图像识别的储粮害虫分类系统。图像识别是结合数字图像处理和模式识别技术来进行害虫监测和分类,具有识别率高、安全、易操作等特点,虽然对害虫的幼虫和假死方面达不到预期效果,但随着计算机科学的发展,图像识别在储粮害虫监测和分类方面有很大的发展空间。因此,此课题既能满足对现存问题的研究,又有很大的前景。


现状分析

传统的储粮害虫检测方法有取样法和诱集法,目前也是我国主要的检测方法,但这两种方法受人为因素和环境影响较大,效率低,在实际应用上受到限制。近几年来随着国外提出结合高新技术研究害虫检测的想法,我国也展开了新型检测技术方法的研究。

目前有声测法、近红外光谱法(NIR光谱法)、X射线法、电导法、、图像识别法等。

检测方法

优点

缺点

声测法

灵敏度高,简单快速

实际环境噪声影响很大

近红外光谱法

可直接进行检测,时间短

检测虫害程度轻的谷物效果不佳。对样本湿度敏感。

X射线法

非破坏性,可检测内部活动死虫

设备价格较高,速度较慢

电导法

花费少,零失误率

检测效率不高,检测不出死虫

图像识别法

可操作性强,易于实现

无法检测内部粮虫

表2-1

经过对比目前几种方法,结合自己所学的知识和研究方向,选择图像识别法较为合适。图像识别检测方法在20世纪90年代初,我国的邱道尹教授团队就开始研究了,之后又有中国农业大学的李志刚教授深入研究,因此这个方法在我国很可能投入到实际使用中。而其他方法在外国是有研究,但国内还没有实质性的进展。


2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容:

系统设计的基本工作流程如下:

(1)ccd摄像机获取原始图像,经传输系统传入计算机,并在matlab软件上显示出拍摄的图片。

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3. 研究计划与安排

第01周~第02周 查资料及撰写开题报告;

第03周 审查并修改开题报告;

第04周~第10周 课题设计与研究;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 方明,周龙.基于bp神经网络的储粮害虫分类识别研究[j].武汉工业学院学报, 2009.12

[2] 沈宪章,邱道尹,张成花.基于图像识别的储粮害虫分类的研究[d].河南:郑州大学,2002.05

[3] 周龙.基于matlab的储粮害虫图像处理方法[j].微计算机信息(测控自动化),2004.09

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