图像法测量雾滴参数中重叠雾滴的判别

在农业喷雾领域中，对喷头产生的雾滴参数进行准确测量对于喷雾质量和效果的评估至关重要。传统的显微测量法和激光粒径仪尽管准确，但前者耗时且工作强度大，后者虽效率高但成本昂贵。随着信息技术的发展，图像处理技术被引入雾滴参数测量，能够有效提高效率、降低成本，并保持测量精度。 在图像法测量雾滴参数时，粘连雾滴的正确分割对于测量准确性具有决定性的影响。粘连雾滴，即在喷雾过程中两个或多个雾滴粘连在一起形成的结构，这些粘连雾滴的图像表现出特定的形态特征。对于这类问题，常用的分割算法包括腐蚀分割和分水岭分割，但它们各自存在局限性。腐蚀分割对于雾滴尺寸和粘连程度有严格限制，而分水岭分割虽在一定程度上改进了对粘连程度的限制，但在处理大雾滴粘连小雾滴的情况时效果并不理想。 为了解决这一问题，本研究提出了一种基于连通区域特征判别重叠雾滴的方法。在研究中，首先采集雾滴图像进行二值化处理，然后提取连通区域特征，包括面积、圆形度、包络矩形覆盖率、包络矩形长宽比和重心形心距等。通过这些特征，可以构建判别函数来进行重叠雾滴的判别。研究中确定了六个连通区域特征，并利用逐步选择特征的Fisher线性判别法确定了圆形度、包络矩形长宽比、包络矩形覆盖率三个特征，用于构建判别函数。 在判别分析中，研究者已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析方法就是根据这些变量值来判断研究对象如何分类。该文通过建立判别函数，并利用先验数据回代验证，得到的总体判别正确率达到80%。 具体而言，雾滴图像连通区域的特征定义包括：面积是通过扫描二值图像并计算像素值为1的像素点总数来表示；周长是按照特定标准对连通区域边界的长度进行计算；圆形度是面积与周长的函数，用来表征连通区域的圆形程度；包络矩形覆盖率是指连通区域面积与包络矩形面积的比值；包络矩形长宽比是指包络矩形长边与短边长度的比值；重心形心距是连通区域重心与形心之间的距离。 在雾滴图像处理流程中，通常涉及二值化、腐蚀分割、距离变换和分水岭分割等步骤。通过这些图像处理步骤，可以将原始图像中的雾滴区域分割开来，便于后续参数的提取和分析。 由于信息技术和图像处理技术的发展，图像法测量雾滴参数的准确性和效率得到了显著提高。本文所提出的判别方法，不仅提高了测量精度，还具有实际应用价值，可以广泛应用于农业喷雾作业，提高喷雾质量评价的科学性和准确性。 图像法测量雾滴参数的研究不仅有助于优化喷雾技术，减少资源浪费，还能在保证农作物生产效率和质量的同时，对环境保护起到积极作用。未来，图像处理技术在农业领域的应用前景广阔，有望推动农业现代化的进一步发展。