机器视觉研究及应用现状论文

【机器视觉技术的发展趋势】机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。1979年提出了视觉伺服概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。

1研究现状及存在的问题水果实时分级系统主要功能是水果外部品质和内部品质的自动检测。水果的外部品质检测的项目有大小、形状、颜色、表面缺陷等，内部品质无损检测的项目为水果的硬度、糖含量、酸度、口味及某些内部缺陷等。水果外部品质的自动检测水果的尺寸和颜色检测技术已比较成熟，且在国外已经实现自动化检测，在国内也有按重量或尺寸分级的系统。但果面的缺陷检测却一直成为水果实时分级的障碍。果面缺陷检测的技术比较复杂，目前存在以下几方面难题。对水果整个表面进行实时视觉检测比较困难在水果分选生产线上，输送机构输送水果并把水果整个表面呈现给摄像机，这是水果实时分级系统比较关键的组成部分，因为当水果通过时，要求视觉系统能快速检查每个水果的全部果面，即使很小的缺陷面积，也会使得水果级别发生很大变化。同时，设计的视觉分级系统必须满足高生产率的要求。在这方面，国外学者（Growe,1996,Tao,1996)［1，2］采用滚子输送带使水果一边移动一边自身转动，从而使安装在输送带上方的摄像机能采集到水果的多个面的图像，达到全表面检测的目的。但由于水果大小和形状不规则，造成水果旋转速度不一致且难以保证按同一轴线旋转。此外，水果旋转两端的表面部分摄像机无法采集到，因此，分级误差较大。快速而准确地测定水果表面的各种缺陷且与梗、萼凹陷区正确区分比较困难Miller等(1991)［3］对桃子的分选试验表明：因不能正确区分水果表面的缺陷和梗、萼凹陷区，由此产生的分级误差为25％左右。Rehkugler等（1986）［4］利用机械定向机构使苹果梗、萼处于垂直方向并绕梗萼轴旋转，CCD线扫描摄像机可扫描苹果的整个表面且形成一幅图像，该方法的特点是由机械定向机构定位水果梗、萼区，摄像机对此区不需要再检查。但因为受定向机构速度的限制，还达不到实时分级的速度，试验结果为每分钟选30个苹果。Yang(1996)［5］利用结构光图像与散射光图像相结合来区分梗、萼区和缺陷区，综合两方面图像处理的结果，共抽取16个特征参数，再利用BP神经网络区分苹果的梗、萼区和缺陷区，分辨精度为95％，但还需要进一步把试验结果应用于实际水果分选生产线中。Growe等（1996）［1］采取在780 nm附近带域内，用结构光由一黑白摄像机进行水果表面的凹陷度检测；在750 nm带域内的散射光照射下，由一黑白摄像机进行水果表面的可疑缺陷区检测。水果的输送旋转装置及摄像机布置如图1a所示，采用的双锥滚筒输送带可使水果一方面沿水平方向作平移运动，另一方面又绕自身水平轴作旋转运动。两个黑白CCD摄像机用来采集750 nm附近的散射光图像和780 nm附近的结构光图像，水果旋转一周摄取两次图像。两个黑白摄像机采集的图像经过设计的接口电路后，被合成为一幅黑白图像，合成过程如图1b所示。图像的处理由流水线图像处理系统完成。试验结果表明：每个水果采集两幅图像时，缺陷检测的速度可达5个/s，但误差较大，如对于苹果，碰伤检测的准确率仅为51％。试验表明，要想得到较高的检测精度，每个水果应采集5幅以上的图像，结构光至少6条以上。此外，由于水果尺寸不同所造成各个水果旋转速度的不一致，也是产生测量误差的原因。徐娟（1997）［6］及Nakano(1997)［7］利用人工神经网络法对缺陷区和梗萼区进行区分，试验表明神经网络的区分准确率较低。在果面各种缺陷的快速检测方面，Throop(1997)［8］等人研究了多光谱测量技术，对10个品种的苹果的22种缺陷，在460～1 030 nm光谱范围内，每隔10 nm试验测定了它们的反射光谱特性，其中对3种苹果同一种缺陷测量的结果如图2所示。图中纵坐标的马氏距离反映了水果缺陷区与正常区反射强度的差别程度，距离越大，两者差别越大。由图中曲线可看出：在中心为540 nm、740 nm、1 030 nm三波段附近，3种苹果同一缺陷与正常区的反射强度的差别表现为最大或最小值，最后通过对3个波段的图像进行简单的减法和阈值处理，即可得到检测的缺陷，下一步应考虑实际应用的实现。(a)(b)图1图像采集布置图与图像合成示意图(a)输送装置及摄像机布置(b) 图像合成示意图图23种苹果同一缺陷在460～1 030 nm范围内与正常区反射强度的差别情况球形水果表面引起光照强度在投影面内呈曲面分布，以及二维图像上的透视区域与水果实际表面存在的畸变，给图像的缺陷检测带来困难和造成误差Tao(1996)［2］提出的球形变换法很好地解决了第一个问题。基本思想如图3所示：带缺陷的原始物体图像（OOI）与该物体反表面无缺陷的图像(IOI)相加得到变换后的物体图像（TOI），此图像具有平面物体图像的性质，而缺陷区低于该平面，然后经过简单阈值处理即可得缺陷区。何东健（1997）［9］提出了缺陷透视图像面积发生畸变的校正方法，但对复杂形状的缺陷区进行校正，还存在一定的困难。Nakano(1997)［7］利用一旋转平台使水果旋转，每旋转18°CCD摄像机采集一幅图像，苹果旋转一周可得20幅图像，为消除苹果球面面积的畸变，每幅图像只保留中间13 cm宽度的幅面，再全部合成一幅苹果整个表面的展开图像，此法非常有效，但在分选生产线上实现比较困难。图3球形变换方法传统的图像处理及模式识别算法的速度不适合实时分选线的要求国外一般采用高速图像处理硬件与简单有效的图像处理软件相结合的途径，来实现水果的实时分级。如Yang(1996)［5］利用的是Transputer系统、结构光法和洪水算法；Growe等(1996)［1］研制的系统，图像的大部分工作由流水线图像处理硬件系统完成；Tao(1996)［2］采用的是专用Merlin图像处理系统和简单有效的球形变换法，研制的苹果分选系统已应用到水果分选生产线上，其分选速度可达3 165个/min。国内研究者（刘禾，1998，徐娟，1997，杨秀坤，1997，何东健，1997）［6，9～11］大多利用一般的微机和图像采集卡，开发了一些图像处理和模式识别的新算法，如把人工神经网络、模糊理论、遗传算法、图像形态学、分形理论、小波理论及人工智能理论用于图像特征的抽取和识别。但由于图像处理的硬件速度太低，故只能限于静态水果图像分选的算法研究。此外，水果分级的算法应具备人工分级的一些优良性能，如学习与记忆功能，因为目前的一些分级算法的训练样本都比较少，而要分级的水果品种多变且量大。水果内部品质无损检测反映水果内部品质的主要指标有硬度、糖含量、酸度、口味及内部缺陷等。目前国内外研究的主要方法和存在的问题如下。水果的硬度检测水果的硬度可间接反映水果的成熟度、运输中的抗损坏性、储藏期等。目前用于水果硬度检测的方法主要有变形法和声学法。变形法就是在一定时间内给水果施加一定的动态力或冲击力，然后根据测得的变形量确定水果的硬度。如Schmilovitch等（1995）［12］研制成功了枣子硬度自动检测系统，其原理是把枣子放在两平板之间，在上面板施加5～8 N的动态力，根据所测变形量的大小把枣子分成4个硬度等级。Delwiche(1991)［13］利用冲击法研制了苹果硬度自动检测系统，发现冲击力会造成苹果表面的轻微损伤。变形法只能测量水果表面的局部硬度，实际上，水果表面硬度变化较大，故限制了变形法的应用。声学法包括声波脉冲响应法和超声波法，声波脉冲响应法（20～1 500 Hz）就是利用一麦克风测量受轻微敲击水果的声波强度，由此确定水果的硬度。Armstrong等（1993）［14］试验研究了所测声波强度与水果硬度的关系，发现二者有很好的相关关系。此法的优点是简单、无损，且能反映水果的整体硬度，缺点是必须注意周围噪声的绝缘及机械振动的消除，此外水果形状也影响测量精度。超声波(＞20 000 Hz)法是根据超声波在水果等介质中传播时，能量衰减系数的大小来确定水果硬度。但由于水果内部含有较多气隙且各向异性，故超声波很难穿透整个水果。糖含量、酸度、口味的自动检测糖含量、酸度比较有潜力的检测方法是近红外法（NIR）和磁共振法（MR）。近红外法又分穿透法、反射法和部分穿透法，部分穿透法原理如图4所示。穿透法对水果不适应，反射法一般用于水果表面特征的检测，因此常用的方法是部分穿透法。由图4可看出，在部分穿透法中，光线经过的路径比穿透法短，且入射光线与接收器有一夹角，此夹角的确定对测量起关键作用，此外二者之间必须加一隔板。884 nm和834 nm测得量的比值已用于桃子、苹果（Slaughter ，1995）［15］糖含量的自动测定。Slaughter等（1996）［16］对西红柿，在400～1 100 nm的光谱范围内进行部分穿透性测量试验，结果表明：800～1 000 nm范围的信息对糖含量的确定最有用，测得的相关系数r＝, 但酸度测量比较困难。Mizrach(1997)［17］利用超声波法试验研究了超声波衰减系数和芒果硬度、糖含量、酸度的关系，但其超声波测量探头必须与果面接触，故限制了在线的应用。因此，利用近红外多光谱技术测定水果内部糖含量及其他成分是很有前途的，为达到实时应用的目的，应进一步确定最合适的一两个波段并与计算机视觉技术结合。磁共振及磁共振成像（MRI）技术也是测定水果内部成分的有效方法，其依据是物质内部的某些原子核（H、C、P等）在外部磁场作用下，可与射频区域的电磁波辐射相互作用。Chen等(1996)［18］利用此法对鳄梨的成熟度和鲜杏梅的糖含量进行了一些研究，得到了较好的结果。此法的主要缺点是设备昂贵。图4部分穿透法与水果的口味相关的化学成分主要是可挥发性芳香化合物，当水果成熟时，就会在周围空气中散发这种挥发性芳香气体。Benady等（1995）［19］研制的电子传感器可以测量这种气体的浓度。水果内部缺陷的检测西瓜的内部空心用超声波检测已比较成熟。其他缺陷的检测，目前国外正研究利用X射线法、磁共振和磁共振成像技术等方法测量，因成本高及安全性等问题，故很难在农业中推广应用。2研究的途径及方向探讨水果实时分级系统的进一步研究应从两方面入手，一方面要加快水果外部品质的计算机视觉实时分选技术的研究；另一方面也要进行水果内部品质的无损检测技术的研究。因为水果分级的主要目的是选出高质量的水果，故水果内外品质的检测技术都十分重要。在水果的外部品质检测方面，应进行多种技术集成的应用研究。（1）对于水果整个表面机器视觉快速检测的问题，可采用机械与光学技术相结合，设计合理的传送机构，既保证水果在传送带上比较平稳地移动，又可由视觉系统快速检测到水果的全部表面。尽量减小因水果不规则运动造成的分级误差、损伤及图像的模糊。（2）对于果梗、萼区与缺陷的检测与视觉区分方面，应采用多光谱技术与机器视觉技术相结合，研究水果图像上可疑缺陷区的关键特征参数的抽取方法，得到简单、有效、快速的图像处理和识别方法。（3）在球形果面造成的光反射强度呈曲面分布及曲面成像面积的畸变问题，可从光照设计、图像合成及软件补偿3方面综合考虑。光照的充分设计可解决第一个问题；多幅图像的有效合成，可解决畸变问题。我们通过试验表明：一个水果至少应采集5幅图像，然后再合成为一幅，可基本保证水果整个表面上缺陷的有效检测，以避免畸变误差。软件补偿的方法必须简单而有效，以适合高速的要求。（4）在实时系统的图像处理器硬件设计方面，首先应采取先进的并行CPU芯片，如TMS320C80等；其次处理板的设计应与视觉系统结合起来考虑，如采集多路视觉信号的合成问题，机械机构与视觉系统的同步电路设计等。当然，也可引进国外比较成熟的高速图像处理主板，而其他技术可由国内自行开发，这样可以加快国内水果实时分级系统实现自动化的步伐。（5）在图像处理和识别的软件设计方面，应把传统方法与现代新方法（神经网络，并行算法，遗传算法，模糊技术，人工智能，图像形态学，分形学，小波变换等）结合起来，改变传统图像信息的超数据量表达方式，寻求图像表达与解释的新方法，力求图像处理和识别算法的快速性、有效性及鲁棒性。在水果内部品质检测方面，声学振动法是实现硬度自动检测的有效方法，但应设法消除影响测量精度的因素，并进行在生产线上的应用开发；近红外局部投射法和磁共振法是水果糖含量、酸度等内部成分自动检测的有效方法。在国内，近红外局部投射法更有应用前景，应进一步研究其通用性、稳定性和实用性；内部缺陷的无损检测应进一步研究新原理和新方法，应采取自己开发和从国外引进相结合的方式。此外，应进行多种传感器测量信息集成技术的研究，这是水果内外品质实现实时自动检测与分级的有效途径。3结语利用各种现代技术的高度集成，在水果分选生产线上同时完成水果内外品质的检测与分级是将来进一步研究的方向和目的。随着科学技术的飞速发展，在我国近期有望实现农产品品质的自动化检测与分级。

机器视觉可以用在工业上，如自动化生产线，还可以用在医疗上+智能生活等等

视觉龙VD200配合EPSON机械手玩具定位应用现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。视觉龙的VD200视觉定位系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。

视觉龙VD200配合HBR机器人视觉引导对位应用

本项目为视觉龙的VD200视觉定位系统配合HBR机械手，识别刀片正反取放定位。

国内机器视觉研究的现状及发展趋势：早前，由于使用机器视觉的行业在我国本身就属于新兴领域，再加之视觉产品技术的普及推广不够，导致机器视觉的应用几乎是空白，即便有也只是低端方面的｡目前，随着我国配套基础建设的完善，以及技术与资金的不断积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近年来在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆尝试，逐步开始了工业现场的应用，如制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域，但真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用和发展空间还很大。

随着机器视觉技术的不断发展和推进，近年来，国内很多科研机构在机器视觉方面取得了优异成果｡例如，由北京中泰通科技发展有限公司和上海交通大学联合研制的Super—DⅡ型排爆机器人，是国家“863”计划项目支持开发的具有自主知识产权的最新实用型产品｡该机器人采用四个低光CCD摄像头，分别在机械手、爆炸物销毁器、车体前端和车体顶部的云台上各安装一个，这四个摄像头组成多方位的立体摄像观察系统，通过无线通信或有线通信方式将观察到的画面传输到操作系统的视频显示器上，便于操作人员操控机器人工作｡由于机器人的视频监控系统采用四画面切换技术，既可以单幅画面显示，又可以四幅画面同时显示，从而为操作人员掌握系统信息提供了支持和帮助。

当前，视觉技术在我国应用较多的是车牌识别｡不少科研机构或公司在车牌识别方面都已经逐渐开发出自己的产品，如北京绿睿科技公司、陕西维视公司、昆明利普视觉公司等｡其中，较具代表性的有北京绿睿科技公司研发的车牌识别系统。

机器视觉技术及应用毕业论文

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深度嵌入聚类算法研究基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现基于动力学模型的属性网络重叠社团发现基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究公交线路准点预测方法研究基于深度学习的医学图像分割算法研究基于CNN的高速公路流量预测服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现基于CRF的初等数学命名实体识别基于多尺度 CNN的图片语义分割研究基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现表情识别应用系统的设计与实现基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究多源数据库数据采集系统设计与实现基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现矩阵分解中的流形结构学习研究基于无监督的OSN恶意账号检测深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用用户评分的隐式成分信息的研究线性规划求解算法的实现与应用基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现复杂网络关键节点识别算法比较研究基于对抗网络和知识表示的可视问答基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理匿名可信身份共享区块链的设计与实现基于图像的场景分类算法的设计与实现恶意APK静态检测技术研究与实现车辆再识别技术研究

机器视觉论文研究

赵匀蒋焕煜武传宇尹建军 . 双季稻高速插秧机偏心链轮分插机构结构设计和参数优化 . 机械工程学报 , 2000(3): 37- 40 （ EI 收录）李革，赵匀，俞高红 . 椭圆齿轮行星系分插机构的机理分析和计算机优化 . 农业工程学报 , 2000(4) ： 78~81蒋焕煜，赵匀 . 双控制分插机构的运动特性和优化分析 . 农业工程学报 , 2001(2) ： 88~91赵匀蒋焕煜武传宇 , 偏心链轮传动的设计和应用，机械设计与研究（增）应义斌 , 赵匀 . 偏心齿轮行星系水稻分插机构的分析研究 . 农业工程学报 1997 （ 3 ）： 130~134赵匀 , 俞高红，李革 . 旋转式水稻分插机构的结构创新、参数优化和试验验证 . 机械设计与研究 ,赵匀 , 喻擎苍 . 农机常用机构计算机建模方法的探讨 . 机械传动 1996(2) ： 30~33应义斌赵匀等，插秧机分插机构动力学模拟与曲柄平衡块优化设计农业工程学报 1994 ， 10 （增刊）： 85~90赵匀等，插秧机推秧装置凸轮和拨叉的理论分析和优化设计。农机化研究 1990 （ 2 ） :22~28赵匀 . 水稻插秧机分插机构的动力学分析 . 农业机械学报 1991(3):20-24赵匀应义斌郭林松 , 往复运动机构计算机模拟几个疑难问题的探讨 . 机械设计与研究 ,1994 （ 4 ）（增刊）： 450~453赵匀，李相林，宋世贵 . 农业机械学统编教材中几个理论问题的质疑和探索 . 农业机械学报 1993 （ 2 ）： 13~17赵匀等 . 刚体相对运动微分方程及其规则和应用 . 农业机械学报 , 1992,22(3): 56~60马旭，赵匀，王剑平，马成林 . 凹形铲刀转刀辊升抛土能力的模糊预测研究 . 农业工程学报 , 2001(4)李革，赵匀，俞高红 . 倾斜气流清选装置中物料的动力学特性、轨迹和分离研究。农业工程学报， (6)骆光林赵匀阮俊华等，农业工程技术创新与可持续农业，农业工程学报 1999(1)赵匀 . 试论联合收获机脱粒滚筒动力学平衡问题 . 农业机械学报 , 1984(4): 34~45赵匀 , 程革 . 四爪园盘丢秧部件的研究 . 种植机械专辑 ( 第 3 期 ) 赵匀，刚体平面复合运动的动力学分析。东北农学院学报 1992 （ 1 ）： 64~67郭林松 , 赵匀 . 平面连杆机构分析解析法的改进及应用 . 机械设计与研究 , 1995(2) ： 25~29李建平赵匀 , 曲柄滑道机构计算机建模方法的探讨 . 机械传动 1996 （ 2 ）应义斌 , 赵匀 , 傅宾忠 . 半悬挂犁受力和结构参数的计算机辅助分析 . 农业机械学报 , 1997, 13(3): 164~169应义斌 , 赵匀 , 张强 . 悬挂犁传统受力分析方法的质疑和计算机辅助分析 . 农业机械学报 , 1994, 25(3): 61~65应义斌 , 陈贵祥 , 赵匀 . 牵引犁受力分析的解析方法 . 浙江农业大学学报 , 1994, 20(5): 477~481李建平 , 沈永仁 , 赵匀 . 物料在振动筛与抖动输送板上运动的计算机模拟和实验研究 , 农业机械学报 ,1998,(3)李建平 , 赵匀 . 物料在振动筛面上抛起的计算机模拟和实验研究 , 农业工程学报 ,1997,13(4)李建平赵匀饶秀勤．小型收割机切割机构运动学和动力学分析及惯性力平衡 . 浙江农业大学学报 1997 ， 23 （ 3 ）： 234~236李建平 , 赵匀应义斌 . 振动输送板上物料移动速度和位移的计算机模拟与实验验证 . 农业工程学报 ,1998,(2)盖玲赵匀谷物扬场机分离过程物料的空间运动学和动力学分析 . 农业工程学报 ,1998,(2)陈均赵文波应义斌赵匀积极探索产学研一体化的办学新模式，农业工程学报 1998(4)应义斌景寒松马俊福赵匀等 . 黄花梨果形的机器视觉识别方法研究农业工程学报 1999(1)应义斌景寒松马俊福赵匀等 . 机器视觉技术在黄花梨尺寸和果面缺陷检测中的应用农业工程学报 1999(1)赵匀 , 应义斌 , 李建平 . 农机计算机辅助分析和设计初探 . 农业工程学报， 1996 （ 4 ）： 177~180杨文珍 , 赵匀 , 竺志超 , 李革 , 俞高红 . 虚拟现实技术和基于虚拟现实的机械虚拟概念设计 . 机械设计与研究 ,武传宇 , 赵匀 . 行星轮曲柄摇杆分插机构的运动特性和优化分析 . 机械设计， 2002(11) ： 37~38汪亚明，赵匀，周志宇，曹丽 . “ 基于 C 均值聚类及α - β - γ滤波的多目标跟踪” . 计算机自动测量与控制，将于 2002 年 9 月刊出；汪亚明，赵匀 .“ 基于动态图像序列的下肢运动参数测量” . 计算机自动测量与控制，将于 2002 年 9 月刊出 .武传宇 , 赵匀 , 蒋焕煜 . 农业自动行走车引导系统的研究现状和发展趋势 . 农机化研究 , 2002(3)汪亚明，吴国忠，赵匀，胡觉亮 . 基于模糊熵及遗传算法的图像增强与农业应用 . 农业机械学报， 2003(3)李革 , 赵匀 , 俞高红 . 倾斜气流清选装置中物料的动力学特性、轨迹和分离研究 . 农业工程学报 . 2001,(6).-22-25赵匀，武传宇，胡旭东，俞高红 . 农业机器人的研究进展及存在的问题 . 农业工程学报， 2003(1) ： 20~24杨文珍，赵匀，李革，俞高红播种制体机的研究与展望 . 农机化研究， 2003(1) ： 56~57,59邬小撑，赵匀。第三方物流在农业机械化中应用的理论研究 . 农机化研究， 2003(1) ： 42~45俞高红 , 赵凤芹 , 武传宇 , 赵匀 . 正齿行星轮分插机构的运动特性分析 . 农业机械学报 , 2004,35(6) :51,55~57陈建能，赵匀，俞高红等 . 椭圆齿轮行星系分插机构推秧装置的动力学模型的建立及验证 . 农业工程学报， 2003(5):71~76俞高红，陈建能，赵凤芹，赵匀。正齿行星轮分插机构的动力学分析。农业机械学报， 2005,36(4):51~55武传宇胡旭东赵匀 . 农业机器人开放式结构控制系统的研究 . 农业工程学报 , 2003 陈建能赵匀 . 水稻插秧机分插机构的研究进展 . 农业工程学报 ,2003 尹建军 , 赵匀 , 张际先 . 高速插秧机差速分插机构的工作原理及其 CAD/CAE. 农业工程学报 , 2003(3):90~94杨文珍 , 赵匀 , 李革 , 俞高红 . 高速水稻插秧机移箱螺旋轴回转轨道优化设计 . 农业机械学报 , 2003,34(6): 167~168,175陈建能 , 赵匀 . 高速插秧机椭圆齿轮行星系分插机构的参数优化 . 农业机械学报 , 2003,34(5):46~49尹建军 , 赵匀 . 水稻插秧机分插机构的创新设计 . 江苏理工大学学报 : 自然科学版 . 2001,22(5):5~7,68喻擎苍 , 赵匀等 . 农机人机工程的电路等值与求解 . 农业工程学报 . 2001,17(3):53-56杨文珍 , 赵匀 , 陆秋君 . 精密播种制钵机计算机分析与设计 . 农机化研究 , 2004(1).-31-34

这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。

ground truth指地面实况。

地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测，通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。

例如若用传感器数据来鉴定农业土地利用，为了能够确定这种鉴定精确性的百分比，就必须了解农田抽样全域的实际地面情况。

地面实况收集地区的选择，可以根据一系列准则来决定。这包括研究目的、满足统计用的样本大小、实验研究的重复性与连续性、到研究地区的通道、该地区现有数据的可用性、人员、装备来源，以及航天站台的轨道特性等。

扩展资料：

地面实况监测的目的：

地面数据收集的主要目的，是在成象时候提供同时发生的地面情况的记录。实际上，对于几个以上的小地区或选择的采样点，难以取得同步的数据。

不过目的却是在获得传感器数能得据的短时间以内，到采样的地面实况数据。在计划地面数据收集时，应对观测的变量的变化速率予以特别注意。

这些变量可以分为瞬变的或非瞬变的。记录瞬变特征的数据（例如作物生长阶段、落叶层、风速、表面水分）必须是近于同步的。

非瞬变特征的记录（例如坡度、方位、土壤质地）可以在执行感应任务之前或以后去进行。

参考资料来源：百度百科-ground truth

记得是写论文，我觉得还是比较好写，你也可以查找相关的资料

计算机视觉的研究方向及应用论文

计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。计算机视觉包括许多不同的子领域和方向，以下是一些主要的方向：

觉察到的内容肯定好

计算机视觉的研究方向，大体可以分为物体视觉和空间视觉两大部分。物体视觉是对于物体进行精细分类和鉴别，空间视觉则在于确定物体的位置和形状，为“动作”服务。扩展资料计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的'科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉研究的方向如下：

1、图像分类：

图像分类，顾名思义，就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。

2、目标检测：

分类任务给出的是整张图片的内容描述，而目标检测任务则关注图片中特定的目标。检测任务包含两个子任务，其一是这一目标的类别信息和概率，它是一个分类任务。其二是目标的具体位置信息，这是一个定位任务。

3、图像分割：

图像分割属于图像处理领域最高层次的图像理解范畴。所谓图像分割就是把图像分割成具有相似的颜色或纹理特性的若干子区域，并使它们对应不同的物体或物体的不同部分的技术。这些子区域，组成图像的完备子集，又相互之间不重叠。

4、目标跟踪：

目标跟踪，指的其实就是视频中运动目标的跟踪，跟踪的结果通常就是一个框。目标跟踪是视频监控系统中不可缺少的环节。根据目标跟踪方法建模方式的不同，可以分为生成式模型方法与判别式模型方法。

5、图像滤波与降噪：

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪，有时候又称为图像去噪。降噪可以应用于图像增强和美颜等领域。

机器视觉论文研究方向

是动态识别吗？

以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。

这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。