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创智链2021-03-08 11:06关注不知道你是否遇到过说不出来名字的水果，或者是两两相似，确实不知道具体水果的品种的情况？随着人工智能技术的发展，智能图像识别应用场景也愈发广泛。当机器装上了人工智能的“眼睛”，机器就成为了“百事通”，识别成千上万的水果品种不在话下。那机器究竟是如何识别水果的呢？今天小编节选彭红星教授团队的科研论文——《基于改进SSD模型的自然环境下多类水果图像检测研究》，带大家简单了解图像识别领域中，正确识别水果有哪些方法？近年来，随着深度学习的迅速发展和崛起，尤其在视觉方向取得了巨大的成就，相比传统的识别算法，深度学习在对目标识别的特征描述上能力更强。因此，开发基于深度学习算法视觉识别功能的分拣、采摘机器人或者专业采摘工具具有重大意义。本文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑四类水果为研究对象，运用基于改进的SSD深度学习模型检测技术对这4类水果进行检测识别研究。自然环境下的水果识别检测是利用计算机视觉技术获取水果目标位置信息，并将获得的位置信息传递给水果采摘机器人的机械手臂，从而能够精确地进行后续的水果采摘工作。因此，水果的目标检测是水果采摘自动化领域的重要组成部分，近些年来，很多传统水果检测识别算法相继提出。方法一、利用不同深度架构[13-14]的CNN不断刷新图像分类、识别的精确率。方法二、利用尺度多层感知器和卷积神经网络两种特征提取算法分割，但是只针对单类水果进行识别；方法三、利用参数优化和结构约简的LeNet模型对田间环境下的猕猴桃进行自主特征学习，但对于遮挡和重叠果实没有达到很好的效果；方法四、采用Faster R-CNN深度卷积神经网络分别构建甜椒和柑橘检测系统，但其目标检测框过大；方法五、基于CNN的SSD（Single Shot Detector）深度学习物体检测方法，实现兼顾速度的同时提高了检测的精度。而经过基于改进的SSD深度学习模型检测技术可提高各类水果的识别效率和准确率。此外基于标注框的检测技术，也可以很好地解决重叠水果的目标分割问题，从而为水果自动本发明属于水果图片分类领域，具体是指基于alexnet的卷积神经网络的水果图片分类算法。背景技术：2.近年来，随着电子科技的快速发展和互联网的快速普及，智能手机、数码相机等电子产品的使用门槛越来越低。图像作为一种高效信息的传播媒介，无论是在本地还是在各类社交平台，都无时无刻不在增长。因此，给各类图像扫描分析、赋予标签、分类归档就显得尤为重要了。3.同时，计算机科学和信息技术的持续发展，逐渐将人工智能引领进我们的生活，为我们生活带来了很多便利。而识别图像识别和分类正是人工智能领域中重要的组成部分，也是现阶段深度学习中比较热门的课题。4.水果在我们生活中常见、普遍而且品种众多、样式复杂，具有极强的多样性，研究水果分类识别算法，具有重要的意义。技术实现要素：5.本发明的目的是克服水果自动识别技术中现有不同分类器对不同水果种类的分类效果不均衡，提供一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法，从而提高水果图片识别的准确度。6.本发明采用的技术方案为：一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法，所述智能识别方法包括以下步骤：7.步骤一：构建一个合理的预测模型，建立样本数据集，分别为：训练集、验证集和测试集。8.步骤二：通过各搜索引擎和数据库搜索相关的水果图像样本，下载到本地。9.步骤三：参考卷积神经网络模型alexnet，进行一些精简和优化实现的，经过大量的训练和调试后，得出的最佳参数。10.步骤四：返回pycharm，使用tensorflow调用模型，对测试集进行分类测试。11.本发明有益效果：12.(1)本算法模型共架设了8个网路层次，使用了relu作为激励函数，relu激励函数可以在网络的更深层次中发挥作用
当论文检测步骤不正确时，可能会影响论文的查重率。因此，了解论文的检测步骤对我们检测论文具有重要作用，避免检测错误。那么检测论文的步骤是怎么样的？paperfree小编接下来介绍一下。 1.检测论文首先要做的就是选择正规的论文检测网站，因为现在有很多论文查重网站，给了我们更多的选择，但也有很多非正规的检测网站。选择正规可靠的论文检测网站是我们检测论文的第一步。 2.选择论文检测网站后，可以登录论文检测网站，点击进入相关论文查重界面，然后根据页面提示的信息输入论文题目、作者姓名等内容，最后点击上传。 3.论文提交检测网站查重后，只需耐心等待一段时间即可获得论文检测报告。需要注意的是，论文检测报告生成后要及时下载，因为论文检测系统会在短时间内自动清理论文和检测报告，清理后不能下载论文检测报告。 4.这里还需要提醒大家，不同的论文检测网站对上传论文的字数有不同的要求，千万不要超过所选检测网站要求的字数。如果超出字数范围，建议将论文分成几个部分进行检测。
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。
在设计一个机器视觉检测系统时，应该考虑首先考虑以下几点 1). 选取合适的光源；因为合理的照明可以让采集系统得到高质量的图像。 2). 选取合适的工业镜头； 3). 选取合适的信息处理系统； 4). 设计合理的检测控制系统； 5). 针对用户需求根据软件设计相应的程序；图像提取的方法是重点要考虑的，简化软件算法，提高检测速度。合适的提取方法可以是任务完成的更轻松。由于机器视觉系统是一种比较复杂的系统，大多数系统检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。 还不知道的给我发消息，
创智链2021-03-08 11:06关注不知道你是否遇到过说不出来名字的水果，或者是两两相似，确实不知道具体水果的品种的情况？随着人工智能技术的发展，智能图像识别应用场景也愈发广泛。当机器装上了人工智能的“眼睛”，机器就成为了“百事通”，识别成千上万的水果品种不在话下。那机器究竟是如何识别水果的呢？今天小编节选彭红星教授团队的科研论文——《基于改进SSD模型的自然环境下多类水果图像检测研究》，带大家简单了解图像识别领域中，正确识别水果有哪些方法？近年来，随着深度学习的迅速发展和崛起，尤其在视觉方向取得了巨大的成就，相比传统的识别算法，深度学习在对目标识别的特征描述上能力更强。因此，开发基于深度学习算法视觉识别功能的分拣、采摘机器人或者专业采摘工具具有重大意义。本文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑四类水果为研究对象，运用基于改进的SSD深度学习模型检测技术对这4类水果进行检测识别研究。自然环境下的水果识别检测是利用计算机视觉技术获取水果目标位置信息，并将获得的位置信息传递给水果采摘机器人的机械手臂，从而能够精确地进行后续的水果采摘工作。因此，水果的目标检测是水果采摘自动化领域的重要组成部分，近些年来，很多传统水果检测识别算法相继提出。方法一、利用不同深度架构[13-14]的CNN不断刷新图像分类、识别的精确率。方法二、利用尺度多层感知器和卷积神经网络两种特征提取算法分割，但是只针对单类水果进行识别；方法三、利用参数优化和结构约简的LeNet模型对田间环境下的猕猴桃进行自主特征学习，但对于遮挡和重叠果实没有达到很好的效果；方法四、采用Faster R-CNN深度卷积神经网络分别构建甜椒和柑橘检测系统，但其目标检测框过大；方法五、基于CNN的SSD（Single Shot Detector）深度学习物体检测方法，实现兼顾速度的同时提高了检测的精度。而经过基于改进的SSD深度学习模型检测技术可提高各类水果的识别效率和准确率。此外基于标注框的检测技术，也可以很好地解决重叠水果的目标分割问题，从而为水果自动本发明属于水果图片分类领域，具体是指基于alexnet的卷积神经网络的水果图片分类算法。背景技术：2.近年来，随着电子科技的快速发展和互联网的快速普及，智能手机、数码相机等电子产品的使用门槛越来越低。图像作为一种高效信息的传播媒介，无论是在本地还是在各类社交平台，都无时无刻不在增长。因此，给各类图像扫描分析、赋予标签、分类归档就显得尤为重要了。3.同时，计算机科学和信息技术的持续发展，逐渐将人工智能引领进我们的生活，为我们生活带来了很多便利。而识别图像识别和分类正是人工智能领域中重要的组成部分，也是现阶段深度学习中比较热门的课题。4.水果在我们生活中常见、普遍而且品种众多、样式复杂，具有极强的多样性，研究水果分类识别算法，具有重要的意义。技术实现要素：5.本发明的目的是克服水果自动识别技术中现有不同分类器对不同水果种类的分类效果不均衡，提供一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法，从而提高水果图片识别的准确度。6.本发明采用的技术方案为：一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法，所述智能识别方法包括以下步骤：7.步骤一：构建一个合理的预测模型，建立样本数据集，分别为：训练集、验证集和测试集。8.步骤二：通过各搜索引擎和数据库搜索相关的水果图像样本，下载到本地。9.步骤三：参考卷积神经网络模型alexnet，进行一些精简和优化实现的，经过大量的训练和调试后，得出的最佳参数。10.步骤四：返回pycharm，使用tensorflow调用模型，对测试集进行分类测试。11.本发明有益效果：12.(1)本算法模型共架设了8个网路层次，使用了relu作为激励函数，relu激励函数可以在网络的更深层次中发挥作用
2009年 Creativebits 博客对苹果 Logo 原设计者 Rob Janoff 的专访，苹果的 Logo 被咬掉的一口仅仅是为了让它不那么像樱桃而已。
苹果公司的标志是设计人员和乔布斯思考之后的产物。之所以会缺了一块，也是因为bite与byte音似，以此来寓意苹果公司的创新精神现在比较流行的说法就是苹果公司这样做是为了纪念计算机之父图灵，图灵设计的密码破译机在一定程度上影响了“二战”的格局。图灵是一位同性恋，这原本没有错，但不幸的是，当时的社会视同性恋为异端。图灵被当局强迫注射雌激素，导致身体遭受了极大的创伤。最后图灵不堪其辱，吃了一个含有氰化物的苹果，自杀身亡。据说，苹果公司把这颗被咬了一口的苹果作为自己公司的Logo，是为了怀念这位伟大的“人工智能之父”。这个故事虽然美好，但并不是苹果标志的真实起源。苹果的标志最早的版本是一个牛顿在苹果树下读书的图案，寓意苹果公司要像牛顿一样积极思考，不断创新。但是这个图案太过复杂，很少有人能够真正记住苹果的标志，所以这个标志仅仅使用了几次之后就被乔布斯放弃了。后来，乔布斯重新聘请了设计人员为公司设计标志，在设计之初，原本设计师提交的方案就是一个黑白的苹果剪影，但是乔布斯认为一个中规中矩的苹果太过死板，有可能会被认为是西红柿，不如被咬一口。况且，在英语中，咬了一口（taking a bite）和一个字节（a byte）发音相似，富有科技创新的意义。而且为了避免标志太过单调，设计者把黑白剪影换成了彩虹条，于是“被咬了一口的彩虹苹果”就此诞生。
被咬了一口的苹果，这其中有三个说法：
说法一：苹果在古希腊神话中，是智慧的象征。当初亚当和夏娃就是吃了苹果才变得有思想。苹果公司的标志是要了一口的苹果，表明了他们勇于创新，向科学进军，探索未知领域的理想。
说法二：为纪念被誉为计算机和人工智能之父的阿兰·麦席森·图灵。这位伟大的人工智能领域的先驱者，因吃了沾染氰化钾的苹果儿死亡。2001年英国电影ENIGMA虚构了有关图灵自杀与苹果公司logo关系的情节，被相当一部分民众及图灵认可并广为传颂。
说法三：是由于英文的“咬”自（bite）与计算机的基本运算单位字节（byte）同音，所以就有了“被咬了一口的苹果”。
国外媒体采访了该logo的设计师RobJanoff。其表示，很抱歉破坏那些关于苹果logo设计师的美好传说，事实比传说远远来得更简答一些，仅仅是我喜欢而已。如果真的要解释的话，我觉得我最初设计那咬的一口是为了让logo看起来是个苹果，而不是樱桃。
苹果公司简介：
1、苹果公司（Apple Inc. ）是美国的一家高科技公司。由史蒂夫·乔布斯、斯蒂夫·沃兹尼亚克和罗·韦恩(Ron Wayne)等人于1976年4月1日创立，并命名为美国苹果电脑公司（Apple Computer Inc. ），2007年1月9日更名为苹果公司，总部位于加利福尼亚州的库比蒂诺。
2、苹果公司1980年12月12日公开招股上市，2012年创下6235亿美元的市值记录，截至2014年6月，苹果公司已经连续三年成为全球市值最大公司。苹果公司在2016年世界500强排行榜中排名第9名。
2、 2013年9月30日，在宏盟集团的“全球最佳品牌”报告中，苹果公司超过可口可乐成为世界最有价值品牌。2014年，苹果品牌超越谷歌（Google），成为世界最具价值品牌。
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。
机器视觉检测和人工目视检测的优缺点比较：机器视觉检测系统需要一定的资金投入 目前中小型企业利润空间有限，自动化升级需要资金、人才方面的储备，由于各种局限性，不愿意投入大量资金，所以机器视觉检测还是在实力雄厚的大型企业里才会出现。 目前人工成本最大，企业也在高成本运营，资金压力大，除非是必须要买，不然都将就着过着。 机器视觉检测系统的局限性 1、在视觉检测应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有缺陷发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人工目视检测，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率检测出缺陷，避免质量事故的发生。 2、机器视觉缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期做好打光，突出所要检测的特征，算法实现并不困难。 机器视觉检测系统前景展望 机器视觉检测仍然会很有市场，因为它解决了人员检测的一个非常严重的问题：不稳定。人工目视检测的作业员，无论你设计怎样的奖惩制度，都会出现漏检，失误，因为员工会有疲劳，会有疏忽。但是机器视觉检测系统不会出现这样的问题，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行，一丝不苟，不知疲倦。 对于工厂的质量控制部门来说，我们更愿意舍弃人工目视检测，而选择虽然比较傻但是一丝不苟工作的机器视觉。因为对于工厂而言，最重要的是“受控”，我们可以接受有个别特殊的未发生过的缺陷被漏出，但必须知道有一些经常发生的不可接受的缺陷一定能够被发现。 机器视觉检测成本 机器视觉检 . com测成本方面，中长期来看机器视觉比人工便宜。一般的工厂都设有品检员(QC)等岗位，四个品检员的人工成本年均超过20万元。而20万基本上够搞一套机器视觉系统了，那还是值得投入的。 综上所述，视觉检测系统短期内不能完全取代人工目视检测，主要原因是还不够智能，中小企业愿意投资的意愿不强。但是对于工厂的质量控制来讲，机器视觉检测比人工目视检测更可靠。
外观缺陷视觉检测的原理是基于光学特性照射到产品表面反射的差异来判断的。例如，当光均匀垂直射入产品表面时，如果产品表面没有任何瑕疵缺陷，反射回来的方向就不会发生改变，机器视觉所呈现到的光也是均匀的；当产品表面含有瑕疵缺陷时，出射的光线就会发生变化，所探测到的图像也要随之改变。由于缺陷的存在，在其周围就发生了应力集中及变形，在图像中也容易观察。 外观缺陷视觉检测系统中，图像处理和分析算法是重要的内容，通常的流程包括图像的预处理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别分类。每个处理流程都出现了大量的算法，这些算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、执行效率、实时性和鲁棒性，一直是研究者们努力的方向。外观缺陷视觉检测设备特点： 1.高速相机和处理技术能够对瑕疵进行快速侦测、分类、显示、剔除等; 2.优良的光学配备用于紧缺的瑕疵检测，甚至是低对比度的瑕疵; 3.智能分类软件：瑕疵根据来源被精确的分类到各个目录中; 4.信息准确，实时，可靠 5.操作简单方便，无须深入学习即可瑕疵检测系统; 6.加快生产速度，实现局部全检; 不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。 外观视觉检测系统的工作原理是：当产品表面含有瑕疵缺陷时，若遇到光透射型缺陷(如裂纹、气泡等)，光线在该缺陷位置会发生折射，光的强度比周围的要大，因而相机靶面上探测到的光也相应增强；若遇到光吸收型(如砂粒等)杂质，则该缺陷位置的光会变弱，相机靶面上探测到的光比周围的光要弱。 机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。 外观缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，还会对其使用性能带来不良的影响，由此可见外观缺陷视觉检测设备对于企业的重要性。 山东红宝自动化有限公司 不断顺应生产制造业的需求，致力于为各大企业提供视觉检测技术解决方案。
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。
智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用论文
在日常学习、工作生活中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我为大家收集的智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
传统的农业种植模式已经很难满足现代生活模式与需求，以传统塑料大棚为例，不仅产量很低，也会带来较大的污染，且人员管理非常繁琐，不利于蔬菜种植效益的提升。智慧温室大棚蔬菜种植模式优势较多，相比于传统塑料大棚能够大幅度扩展蔬菜种植发展空间，也改变了现代农业、新型农村的格局。该文简述了智慧温室大棚蔬菜种植的优势，然后分析了智慧温室大棚建设方案，最后介绍了智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用。
关键词 ：
智慧温室；大棚蔬菜；种植技术；
引言:
在传统农业发展模式下，农民的浇水、施肥和打药等农业劳动过程主要借助已有经验进行。在温室大棚蔬菜种植中，需要关注浇水的时机，准确把控农药浓度，且保证温湿度、光照、氮元素等处于适宜的状态。由于无法量化指标，通常依赖于人为判断，因而经常发生误差，也无法提高温室大棚蔬菜种植的产量和质量。要想解决传统农业中低效率、低产能等现象，需要积极引入智慧温室大棚蔬菜种植技术，将各影响因素进行有效控制，改进环境条件，促进蔬菜的正常生长。
1、传统大棚蔬菜种植的危害气体
传统大棚蔬菜种植会释放很多有害气体，如氮气，引起有害气体含量超标的原因较多，主要包括人员操作不当、肥料质量不合格等因素。若是施肥方法不科学，施用含量超标的肥料，将引起氮气排放的增加，当温室大棚内氮气含量超出一定限度后，将导致叶片枯死，特别是对黄瓜、西红柿、西葫芦等蔬菜来说，对氮气更加敏感。此外，还会存在亚硝酸气体，当土壤呈弱酸性后，即pH值未超过5,某些菌体的作用效果将持续减弱，形成大量的亚硝酸气体。亚硝酸气体含量的增加，会让蔬菜绿叶发生白色斑点，黄瓜、西葫芦、青椒和西芹等蔬菜对亚硝酸气体较为敏感[1].冬季严寒，很多农民常用煤球升温取暖，在燃料不充分燃烧的情况下，将形成大量一氧化碳等有毒气体，温室大棚中碳元素也会超标，不利于蔬菜产量与质量的提升。
在预防过程中主要采取以下措施：
（1）做到施肥的科学性。温室大棚中施用的有机肥必须需要发酵腐热，以优质化肥为主，尿素要与过磷钙混施。基肥要深施15~20cm,追施化肥深度至少为12cm,施后及时覆土浇水。
（2）通风换气。在天气条件较好的情况下，要根据温度要求及时通风换气，遇到雨雪天气时也应该做好通风换气工作。
（3）农膜与地膜不能产生毒性，温室大棚中废旧塑料品等需第一时间清理干净。
2、智慧温室大棚蔬菜种植的优势
在蔬菜种植中需要控制好空气温湿度、土壤温湿度和水肥条件，才能保证蔬菜生长的品质，实现产量提高的目的。因此要通过精准化控制各项环境因素，改善温室大棚蔬菜种植品质，确保经济效益逐步提升。智慧大棚主要在温室大棚蔬菜种植中引入自动化控制系统，发挥最新生物模拟技术的作用，对棚内蔬菜生长最适宜的环境进行模拟。同时也设置了温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器，对温室大棚内多项环境指标进行感知，并利用微机完成数据分析，实现对棚内水帘、风机和遮阳板等设施的全面监控，最终有效改善大棚内蔬菜生长环境。
在科技进步与发展过程中，各种智慧大棚控制系统得到了广泛应用，实行精细化管理模式，温室大棚内的茄子、辣椒、黄瓜和西红柿等蔬菜都能快速生长，能够帮助种植户创造丰厚利润，也促进了智慧温室大棚的发展。在智慧大棚控制系统中主要应用了物联网技术，设置农业物联网传感器，管理中物联网系统能够有效采集实施环境数据，其中包含了光照、空气温度、湿度和二氧化碳浓度等信息，在网络支持下向控制平台传输[2].系统结合获得的数据信息完成智能判断，远程控制温室大棚中的各项设备，达到及时调节棚内环境的目的，确保满足大棚内蔬菜生长的要求。在温室大棚蔬菜种植中引入智慧大棚控制系统，大幅度提升了温室大棚生产自动化和管理智能化水平。
智慧大棚控制系统除了可以在温室环境方面实现精准管理以外，还具备大面积统一管理的优势。在系统运行过程中，能够为温室大棚蔬菜种植提供精细化的智慧管控服务，实现对设施农业管理效果的不断优化。这样不仅能让温室大棚管理效率大幅度提升，也有效减少了管理成本的投入，为大棚蔬菜种植创造了诸多便利，能够达到增产增收的目的，温室大棚蔬菜种植也能逐步发展为稳定型和持续增收型产业。在中国加快推进乡村振兴战略实施的过程中，智慧大棚控制系统将在农业智能化发展中发挥越来越大的作用，为农业全面升级打牢基础。
3、智慧温室大棚建设方案
在智慧温室大棚建设过程中，需要由多个环境监测节点完成组网，才能实时采集环境信息，达到精准控制的目的。在各环境监测节点上需要安装传感器，控制设备主要有补光照明设备、排风设备、灌溉设备以及报警设备等。各节点也设置2节干电池保证电能供应，因为节点功耗不高，所以电池使用寿命很长，在智慧温室大棚中供电非常安全与便利。各传感器获得的数据向上位机传输过程中，上位机除了可以实时显示、控制与存储，并自动生成温度、湿度和光照等环节因素变化曲线图以外，也可以借助网关与Internet服务器进行连接，达到手机远程监测和控制等目的。建设智慧温室大棚后，能够实现对温室大棚蔬菜生长情况的远程视频监控，也能将相关信息实时存储下来，为农业生产科学化管理创造条件。
在智慧温室大棚功能设计上，主要包括以下几点：
（1）身份识别功能。借助RFID射频识别技术将个人信息显示在上位机，用户在系统刷卡登记后才能完成相应操作。
（2）自动报警功能。要想农业生产更加安全可靠，在大棚中发生烟雾、明火以后，利用烟雾传感器与火焰传感器进行检测，能够第一时间让蜂鸣器报警得到控制，在GPRS模块支持下为用户发送短信或者是打电话，并在屏幕上清晰完整呈现大棚报警信息。
（3）远程监控功能。登录网页端，即实现对智慧温室大棚蔬菜种植的远程监控。
（4）无线信息采集与传输功能。为提高大棚蔬菜种植的产量与质量，要实时监测和控制大棚内蔬菜生长环境。环境监测节点主要由光照、空气温度、土壤温湿度以及二氧化碳传感器等构成，能够精确采集相关信息数据[3].
（5）定时防治病虫害功能。利用臭氧发生器，能够在高压、高频电等电离作用下，让空气内氧气转化为臭氧，并定时进行杀菌，达到对温室大棚蔬菜种植中的病虫害防治功能。这种方式不仅具有安全、高效等优点，还降低了成本与农药使用量，能够达到无污染、无残留的要求，不断推动智慧温室大棚蔬菜种植增值提效。
4、智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统
在农业自动化发展过程中，除了应用计算机技术以外，也涉及微电子技术、通信技术和光电技术等，尤其对蔬菜种植自动控制系统而言，它们是智慧温室大棚蔬菜种植中需要重点关注的.内容。对该系统而言，主要结合蔬菜温室控制要求建设的远程监控管理系统，属于可扩展、可操作的硬件与软件系统。利用无线通信方式与蔬菜温室管理中心的计算机联网，能够让蔬菜温室单元得到实时调节与控制。
蔬菜种植自动控制系统主要构成如下：
（1）无线传感器，分别为温湿度传感器，土壤温湿度传感器、光传感器和二氧化碳传感器等设备。
（2）控制器，主要有温湿度控制器、光强控制器和土壤温湿度控制器等，可以集中处理各传感器传输的数据信息，并由计算机发出相应的控制指令。
（3）触摸屏，能够显示各种数据，以及风机、加湿、加热电磁阀等现场设备的远程控制，各种数据报表的打印等。
（4）遥控终端，通常包括手机、计算机等。
对蔬菜种植自动控制系统功能来说，包括以下几点：
（1）检测系统：设置多种无线传感器，将蔬菜生长环境中的温度、湿度、pH值、光照强度、土壤养分和二氧化碳浓度等物理参数及时采集起来。
（2）信息传输系统：利用本地无线网络、互联网、移动通信网络等通信网络，为数据传输、转换等创造有利条件，能够提高智慧温室大棚内环境信息传输效率。
（3）信息通过无线网络传输系统和信息路由设备传输到控制中心，各节点能够自由匹配，任意监控，互不干扰。
（4）控制系统：增加摄像头，对各温室大棚进行监测，并借助监控计算机对环境调整的全过程进行监控。蔬菜生长环境信息数据等进行实时监测，将各节点数据采集起来，通过存储、管理后能够动态呈现各测点信息。同时结合掌握的信息数据自动灌溉、施肥、喷施、降温和补光等，发挥历史数据存储、查询、报警和打印等作用[4].
（5）远程控制系统：移动电话终端用户能够了解蔬菜棚的工作状态，借助手机实时发布指挥控制设备。
蔬菜种植自动化控制系统不仅安全可靠，适应性也很强，能够提高蔬菜种植智能化水平，为绿色健康蔬菜种植奠定了良好基础。蔬菜自动种植控制系统融合处理大量的农业信息，确保技术人员可以完成多个蔬菜棚环境的监控与智能管理，让蔬菜生长环境得到改善，真正实现增产、提高质量、调节生长周期、提高经济效益等目标，也达到集约化农业生产、高产、优质、高效、生态、安全的目的[5].
5、结语
总之，近年来人民生活水平不断提高，在蔬菜栽培自动化控制系统建设与应用上有着更高的要求，产品附加值越来越高，经济效益也不断提升。通过光照、温度、湿度、二氧化碳、土壤等监测与自动化控制，推动现代农业发展再上新台阶，也是智能技术在农业生产中作用的体现。实行智慧温室大棚蔬菜种植技术，为蔬菜种植技术提供量化指标作为参照，这样蔬菜种植产量与品质得到保障，可操作性也大幅度提升，不仅可以实现增产创收的目的，也为产业链的形成创造了有利条件。
参考文献
[1]胡琼香基于物联网的智慧温室大棚蔬菜种植技术[J]江西农业，2019（14）：13-17.
[2]刘欣"互联网+"设施蔬菜智慧决策管理系统设计与验证[J.江苏科技信息，2018,35（29）：62-64.
[3]孙通农业气象物联网在蔬菜大棚中的应用[J]现代农业科技2020（16）：164-171.
[4]何淑红设施大棚蔬菜生产技术与发展趋势研究[J].农村实用技术2020（08）：11-12.
[5]胆温室大棚蔬菜种植技术试析[J]农民致富之友，2020（13）：50-50.
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
嘉铭机器视觉检测系统官员选型技巧主要有这几点
⒈ 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-Ⅱ汽车仪表板总成是中国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。⒉ 金属板表面自动控伤系统金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。其工作原理图如图8-6所示；在此系统中，采用激光器作为光源，通过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。检验台可在X、Y、Z三个方向上移动，摄像机采用TCD142D型2048线陈CCD，镜头采用普通照相机镜头。CCD接口电路采用单片机系统。主机PC机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运算等，并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。CCD接口电路和PC机之间通过RS-232口进行双向通讯，结合异步A/D转换方式，构成人机交互式的数据采集与处理。该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检查钢板X方向的移动相结合，取得金属板表面的三维图像信息。⒊ 汽车车身检测系统英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较，测量精度为±。ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的，并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。⒋ 纸币印刷质量检测系统：该系统利用图像处理技术，通过对纸币生产流水线上的纸币20多项特征（号码、盲文、颜色、图案等）进行比较分析，检测纸币的质量，替代传统的人眼辨别的方法。⒌ 智能交通管理系统：通过在交通要道放置摄像头，当有违章车辆（如闯红灯）时，摄像头将车辆的牌照拍摄下来，传输给中央管理系统，系统利用图像处理技术，对拍摄的图片进行分析，提取出车牌号，存储在数据库中，可以供管理人员进行检索。⒍金相分析：金相图象分析系统能对金属或其它材料的基体组织、杂质含量、组织成分等进行精确、客观地分析，为产品质量提供可靠的依据。⒎ 医疗图像分析：血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。 ⒏ 瓶装啤酒生产流水线检测系统：可以检测啤酒是否达到标准的容量、啤酒标签是否完整⒐ 大型工件平行度、垂直度测量仪：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。⒑ 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件：以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。⒒轴承实时监控：视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。⒓ 金属表面的裂纹测量：用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。
视觉龙有很多机器视觉技术的应用实例
视觉检测在电子元件的应用：
此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。
该应用采用了视觉龙的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器人视觉引导玩偶定位应用：
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。该应用采用了视觉龙的VD200视觉定位系统，该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视觉定位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。
该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。
机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
机器视觉的应用领域:
•识别
标准一维码、二维码的解码
光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
•检测
色彩和瑕疵检测
零件或部件的有无检测
目标位置和方向检测•测量
尺寸和容量检测
预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
•机械手引导
输出空间坐标引导机械手精确定位
机器视觉系统的分类
•智能相机
•基于嵌入式
•基于PC
机器视觉系统的组成
•图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台
•图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。
•判决执行：电传单元、机械单元
视觉龙DragonVision手机背光模组检测