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第1篇：農業電氣化前景范文

部分專業介紹前景概要如下：

1、電氣工程及其自動化，工科領域就業之王中王專業。

專業介紹：本專業培養能夠從事與電氣工程有關的系統運行、自動控制、電力電子技術、信息處理、試驗分析、研制開發、經濟管理以及計算機應用等領域工作的寬口徑復合型高級工程技術人才。

就業前景：畢業后可在電廠、電站、電業局、電廠、電力科研院所、電力規劃設計院、自動化高新技術公司、各地電力公司、非電力企業動力部門工作。可在電力系統自動化、計算機應用技術、農業電氣化與自動化等主要專業方向深造。

2、機械工程及自動化專業，工科高就業率的常青樹。

專業介紹：本專業培養能在工業生產第一線從事機械工程及自動化領域的設計制造、科技開發、應用研究、運行管理和市場營銷等方面工作的寬口徑、通識型高級工程技術人才。

就業前景：可在機械、電子、冶金、石油化工、航空航天、兵工等領域的企事業單位從事生產技術、研究開發、工程建設、行政管理及教育工作等。機械工程及其自動化專業是集機械、電子、信息技術為一體的綜合性專業，知識結構先進，適應面寬廣，發展潛力大，是一個發展迅速、需求巨大的熱門專業。

3、計算機科學與技術，互聯網時代的高薪就業驕子。

該專業適應了當今互聯網時代的需求，重新走向了就業率上升道路，據2016年2月信息時報訊，從廣東省的中山大學專業就業上看，計算機類及軟件類摘得頭籌，本科畢業生轉正月收入達到7769元。此外，計算機科學與技術、網絡工程、軟件工程、均遠超畢業生的平均收入。

專業介紹：培養能在科研部門、教育單位、企業、事業、技術和行政管理部門等單位從事計算機教學、科學研究和應用的計算機科學與技術學科的高級專門科學技術人才。

第2篇：農業電氣化前景范文

涉電學科主要本科專業均設在《目錄》中工學門類下，涉及能源動力類、電氣類、土木類、水利類、核工程類和農業工程類六個專業類。能源動力類下設“能源與動力工程”一種基本專業和“新能源科學與工程”一種特設專業；電氣類下設“電氣工程及其自動化” 一種基本專業和“智能電網信息工程”及“電氣工程與智能控制”兩種特設專業；土木類、水利類、核工程類、農業工程類下設的涉電基本專業分別為“建筑電氣與智能化”、“水利水電工程”、“核工程與核技術”、“農業電氣化”（見下表）。

下面，就將國內高校涉電學科主要本科專業概況依據收集到的有關資料，逐一進行介紹。涉及到相關高校的名單部分一般以學校的自然地理布局依次羅列，排名不分先后。

能源與動力工程

專業解讀

在1998年版的《普通高等學校本科專業目錄》中，能源動力類下設專業為“熱能與動力工程”。《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》頒布后，各高校在招生專業名稱上進行了調整，即將原來“熱能與動力工程”專業改為“能源與動力工程”專業。

本專業是國家重點發展領域之一，發展前景廣闊。本專業的目標是培養既掌握熱能與動力工程專業的基礎理論知識、計算技能，又具備從事相關領域工作所需要的經濟管理知識和能力，能夠從事電力行業相關領域的科學技術應用、研究、開發和管理的高級人才。目前熱能與動力工程專業已經從面向傳統火力發電，拓展出一些新的專業方向。現本專業的專業方向包括：熱能動力、集控運行、燃氣輪機及其聯合循環、核能發電、風力發電等。

主要課程

本專業的主要課程有：力學、工程熱力學、工程流體力學、傳熱學、汽輪機原理、鍋爐原理、熱力發電廠、泵與風機、自動控制理論、工程圖學、機械設計基礎、電工技術基礎、電子技術基礎以及各專業方向的專業課。

就業方向

本專業學生畢業后就業面廣，適應能力強。就業方向：⑴大型現代化電力企業從事生產、經營和管理工作；⑵各級政府部門及事業單位從事能源、動力方面的節能、規劃、建設、運營、咨詢和監管等工作；⑶科研院所、大專院校從事能源與動力相關領域的研究與開發、教學、管理等工作。主要就業單位有：電力公司、電力設計院、電力規劃院、電力科學研究院、電力建設部門、電力工程公司、大中專院校和研究院（所）、咨詢與技術服務類公司、火力發電廠、大型核電站、燃氣-蒸汽聯合循環電廠、風力發電廠等。

開設院校

目前開設“能源與動力工程”專業的高校共有188所，其中“985工程”高校23所，“211工程”高校29所。

“985工程”高校：北京航空航天大學、北京理工大學、東北大學、同濟大學、中國農業大學、天津大學、大連理工大學、吉林大學、哈爾濱工業大學、上海交通大學、東南大學、山東大學、湖南大學、華南理工大學、重慶大學、電子科技大學、西北工業大學、中國科學技術大學、華中科技大學、中南大學、中山大學、四川大學、西北農林科技大學。

“211工程”高校：北京交通大學、北京工業大學、北京科技大學、華北電力大學、華北電力大學（保定）、太原理工大學、哈爾濱工程大學、華東理工大學、蘇州大學、南京航空航天大學、河海大學、河北工業大學、大連海事大學、南京理工大學、中國礦業大學（徐州）、合肥工業大學、中國石油大學（華東）、武漢理工大學、貴州大學、長安大學、南京師范大學、南昌大學、鄭州大學、西南交通大學、大學、青海大學、新疆大學、中國石油大學（北京）、哈爾濱工業大學（威海）。

新能源科學與工程

專業解讀

“新能源科學與工程”為2011年教育部批準設置的本科專業，2012年將原有的風能與動力工程和新能源科學與工程合并統一改為“新能源科學與工程”，為能源動力類下的特設專業。本培養在風能、太陽能、地熱、生物質能等新能源領域從事相關工程技術領域的開發研究、工程設計、優化運行及生產管理工作的跨學科復合型高級工程技術人才，和具有較強工程實踐和創新能力的專門人才，以滿足國家戰略性新興產業發展對新能源領域教學、科研、技術開發、工程應用、經營管理等方面的專業人才需求。

主要課程

本專業課程組除了高等數學、大學物理等工程技術基礎課群外，還有風能與動力工程、流體力學、傳熱學、能源系統工程、可再生能源及其利用、風力發電原理等專業平臺課群；光伏材料與太陽能電池、風力發電場等專業選修課群等。

就業方向

本專業根據能源類型的不同為劃分為不同的方向，主要有生物質能方向（生物質發電與生物燃料等新能源設備及系統的設計、開發、集成、制造以及新工藝的應用技術等），風力發電方向（風力發電機組與風電場的設計、制造、建設、運行、試驗研究、項目投資與管理）、太陽能光伏發電方向（面向太陽能電池設計、制造，光伏電站設計、運行與控制）等等。在就業方向上，生物質能方向主要在大型現代化電力及能源企業、新能源發電設備制造企業、能源與環保企業從事設計、生產、經營和管理工作，在各級政府部門及事業單位從事新能源電力、節能等方面的規劃、建設、運營、咨詢和監管等工作以及在與新能源相關的科研、教學等企事業單位工作；風力發電方向可在電網公司、五大發電公司、能源企業、研究所、設計院、風力發電設備制造企業、風電場等單位從事風電場的規劃、設計、施工、運行與維護，風電機組設計、制造與研究，風力發電技術項目開發等風能與動力工程專業的技術咨詢與管理工作以及在其他相關領域從事專門技術工作。太陽能光伏發電方向可在研究所、設計院、大型電力企業、太陽能發電設備制造企業及太陽能電站等單位從事太陽能發電系統設計、規劃、制造、施工及運行管理，太陽能發電系統集成產業的技術與管理，太陽能發電技術項目開發等相關的技術與管理工作。

開設院校

據不完全統計，目前開設本專業的高校約有30所，其中“985工程”高校3所，“211工程”高校8所。

“985工程”高校：東北大學、浙江大學、西安交通大學。

“211工程”高校：河海大學、華北電力大學、貴州大學、新疆大學、東北農業大學、南京理工大學。

電氣工程及其自動化

專業解讀

“電氣工程及其自動化”專業主要包括電力系統及其自動化、繼電保護與自動遠動技術、電力電子技術、城市供用電技術、高電壓及信息技術、電力市場6個專業方向。主要培養具備電氣工程理論基礎，掌握電力系統技術知識及應用能力，熟悉電力工業的科學技術與發展，能夠從事電氣工程及其自動化領域相關的生產制造、工程設計、系統運行、系統分析、技術開發、教育科研、經濟管理等方面工作的特色鮮明的復合型高級工程技術人才。

主要課程

本專業的主要課程有：高等數學、工程數學、大學英語、大學物理、計算機語言及應用、信號與系統、電子技術基礎、自動控制理論、電路、電機學、電磁場、電力系統分析、電力電子技術、發電廠電氣部分、高電壓技術、繼電保護等。

就業方向

本專業學生畢業后主要在電力公司、電力設計院、電力規劃院、電力建設部門、電力科研開發部門、發電廠以及與電力生產密切相關的設備制造企業從事相關的工作。

開設院校

目前開設本專業的高校約有480所，其中“985工程”高校24所，“211工程”高校39所。

“985工程”高校：清華大學、北京理工大學、天津大學、東北大學、北京航空航天大學、中國農業大學、大連理工大學、吉林大學、哈爾濱工業大學、復旦大學、上海交通大學、東南大學、浙江大學、同濟大學、廈門大學、山東大學、湖南大學、華中科技大學、中南大學、華南理工大學、重慶大學、電子科技大學、西北工業大學、西安工業大學。

“211工程”高校：北京林業大學、河北工業大學、太原理工大學、遼寧大學、北方工業大學、華北電力大學、華北電力大學（保定）、大連海事大學、東北師范大學、東北林業大學、東華大學、南京理工大學、江南大學、南京師范大學、哈爾濱工程大學、東北農業大學、華東理工大學、上海大學、南京航空航天大學、河海大學、安徽大學、福州大學、南昌大學、合肥工業大學、中國石油大學（華東）、鄭州大學、暨南大學、廣西大學、西南交通大學、貴州大學、大學、武漢理工大學、海南大學、長安大學、青海大學、西安電子科技大學、新疆大學、石河子大學、中國地質大學（北京）。

智能電網信息工程

專業解讀

“智能電網信息工程”是國家發展戰略新興產業和進行國家智能電網建設的急需專業，為電氣類下的特設專業。培養具有扎實的專業理論和專業技能，具備較強的綜合素質和一定的創新精神，掌握信息采集和處理的基本理論和電力系統通信技術，掌握電力系統生產、運行的規律和特點，并對智能電網體系結構和關鍵技術有一定認識，可以在信息化、自動化、互動化的電力系統領域從事研究、開發、設計、制造、運行維護與管理等工作的復合型高級工程技術人才。

主要課程

本專業的主要課程有：高等數學、大學物理、計算機語言及應用、信號與系統、電子技術基礎、自動控制理論、電路、電機學、電磁場、電力系統分析、電力電子技術、智能電網技術、通信原理、物聯網、無線傳感網絡、傳感器與檢測、單片機原理、嵌入式系統等。

就業方向

本專業學生畢業后主要在電網公司、發電公司、科研設計、高等院校、相關行業或部門從事設計、開發、生產運行與管理、科學研究、技術支持等工作。

開設院校

目前開設本專業的高校主要有：

華北電力大學、重慶郵電大學、青島科技大學、南京工程學院、南京郵電大學、南京理工大學、廣東技術師范學院、長春工程學院等。

電氣工程與智能控制

專業解讀

“電氣工程與智能控制”專業主要培養能夠在工業企業運動控制、過程控制、供電技術、檢測與自動化儀表、信息處理等領域從事系統分析、系統設計、系統運行維護、科技開發等方面工作的具有創新精神和良好的英語溝通能力的復合型工程技術人才。

主要課程

本專業的主要課程有：電路與電子技術、機械設計基礎、微機原理及接口、電機與拖動基礎、自動控制理論、傳感器與檢測技術、設備信息管理系統、智能化控制系統、液壓與氣動等。

就業方向

本專業學生畢業后，主要從事現代企業特別是外企的生產和管理的自動控制、電氣設備的系統控制和運行維護等方面的工作，也可從事科研工作。

開設院校

目前開設本專業的高校主要有：

上海海事大學、遼寧工程技術大學、中北大學等。

建筑電氣與智能化

專業解讀

“建筑電氣與智能化”屬于工學大類，土建類。隨著信息化技術的發展，國民經濟對數字化城市、綠色與智能建筑的要求越來越高，各行各業用信息技術來改造傳統產業是大勢所趨，而建筑智能化是與信息技術緊密結合的朝陽產業，社會對“建筑電氣與智能化”專業人才的需求量會越來越大。

本專業主要學習電工技術、控制理論等基礎理論，學習計算機網絡與綜合布線、樓宇自動化及建筑電氣的理論和技術，學生受到現代電氣自動化工程師的基本訓練，具有進行樓宇自動化系統和建筑電氣系統的設計、運行、實驗研究的基本能力。

主要課程

主要課程有：電氣控制與可編程、建筑制圖與識圖、電工基礎、電子技術基礎、應用電機技術、電氣CAD、制冷與空調技術、樓宇給排水、樓宇綜合自動化、電梯技術等。實踐課程內容包括：認識實習、電工實習、生產實習、畢業實習、課程設計、畢業設計等。

就業方向

本專業學生畢業后主要在各類企事業單位、科研、設計、施工等部門從事建筑電氣與智能化領域的研究、設計、生產和開發、運行、管理、維修等工作。如：⑴建筑電氣專業強弱電設計、施工、監理；⑵智能建筑系統的開發、安裝、調試和維護；⑶建筑設備的研發、安裝、調試、維護；⑷電子設備的研究、開發與維護；⑸計算機控制系統與工業控制系統的軟硬件研發。

開設院校

目前開設本專業的高校有28所：

北京建筑工程學院、沈陽建筑大學、南京工業大學、鹽城工學院、杭州電子科技大學、青島理工大學、鄭州輕工業學院、湖南文理學院、西安建筑科技大學、安徽建筑工業學院、浙江科技學院、揚州大學、南京工程學院、長春工程學院、重慶大學城市科技學院、吉林建筑工程學院城建學院、廣西大學行健文理學院、南京師范大學泰州學院、河北建筑工程學院、吉林建筑工程學院、南通大學、蘇州科技學院、華東交通大學、山東建筑大學、湘潭大學、廣東技術師范學院、天津城市建設學院、金陵科技學院、華北科技學院、三江學院、北京聯合大學、河南城建學院、廣東技術師范學院天河學院、安徽建筑工業學院城市建設學院、成都理工大學工程技術學院、揚州大學廣陵學院。

水利水電工程

專業解讀

水電是我國的主要能源之一，隨著國民經濟的高速發展，水利水電事業也在突飛猛進，具有廣闊的前景。水利水電工程專業主要培養既掌握水利水電工程建設所必需的基本理論和基本知識、又具備水利水電工程的專業知識和能力，培養能夠從事水利水電領域的規劃、設計、施工、科研、管理、教育等工作的高級人才。

主要課程

本專業的主要課程有：工程力學、結構力學、水力學、土力學、計算機應用、工程地質、工程測量學、工程水文及水利計算、水利工程經濟學、建筑材料、鋼筋混凝土結構、鋼結構、水工建筑物、水利水電工程施工、水電站建筑物、建設項目評估和管理等。

就業方向

本專業學生畢業后在水利、水電領域的規劃院、勘測設計院、工程局、水電開發公司、工程單位及相關企業從事水利水電規劃、設計、施工、監理等工作；在有關部委、省、市的水利水電管理部門、電力集團公司、流域機構、水電站、水庫等從事水利水電管理工作；在高等學校、科研院所從事水利水電方面的科研、教學等工作；也可在土木建筑及其他行業從事相關工作。

開設院校

目前開設本專業的高校共78所，其中“985工程”高校8所，“211工程”高校17所。

“985工程”高校：清華大學、大連理工大學、山東大學、武漢大學、天津大學、華中科技大學、華南理工大學、西北農林科技大學。

“211工程”高校：華北電力大學、太原理工大學、福州大學、中國農業大學、東北農業大學、河海大學、合肥工業大學、南昌大學、鄭州大學、廣西大學、西南交通大學、四川農業大學、貴州大學、大學、寧夏大學、石河子大學、青海大學。

核工程與核技術

專業解讀

“核工程與核技術”專業是根據我國核電事業廣闊發展前景和對人才的巨大需求而設置的新專業。其目標是培養核電設計、制造、運行、維護和管理等方面的高級技術人才。

主要課程

本專業的主要專業課程有：熱工基礎、計算機應用、工程力學、機械設計基礎、電工學、檢測技術、熱工過程自動化、計算機控制、可靠性工程、汽輪機原理及運行、核反應堆物理分析、核反應堆熱工分析、核反應堆控制和儀表、核電廠輻射測量與防護、核反應堆安全分析、核電廠系統與運行等。

就業方向

本專業學生畢業后能勝任核電廠的運行、維護和管理工作，也能勝任核電工程項目的設計、科研和管理工作及其它能源動力領域的專門技術工作。主要有：⑴核電廠的運行、維護和管理及技術支持工作；⑵核電設備制造企業的技術開發工作；⑶核工程設計院和研究院的設計和科研工作；⑷核電工程公司的技術咨詢與管理工作。主要就業單位有：五大電力集團公司、中國廣東核電集團公司、中國核工業集團公司、核電工程建設公司、核電設備制造企業、核工程設計院、核工程與核技術研究院所等。

開設院校

目前開設本專業的高校共28所，其中“985工程”高校11所，“211”院校2所。

“985工程”高校：清華大學、上海交通大學、中國科學技術大學、武漢大學、華南理工大學、重慶大學、東南大學、華中科技大學、中山大學、四川大學、西安交通大學。

“211工程”高校：華北電力大學、哈爾濱工程大學。

農業電氣化

專業解讀

“農業電氣化”專業學生主要具備電力、電子與控制工程方面的基本理論，電子計算機應用技術和企業經營管理方面的基本知識，農村（地方）電力系統及農用電氣工程和自動化技術有關的工程設計、科研開發及實驗調試方面的基本能力。

主要課程

本專業的主要課程有：電路學、電機學、自動控制理論、電子學、計算機技術、電力工程、供電技術、用電技術、電網規劃、配電網自動化、高電壓技術、電力電子技術、電氣控制技術、計算機網絡與控制技術、電力經營管理等。

就業方向

本專業學生畢業后主要在地方電力系統和大型企業供電系統從事有關的科研、設計、建設、運行、供電及用電管理等方面的技術工作。

開設院校

第3篇：農業電氣化前景范文

關鍵詞：農業電氣化與自動化；蘋果圖像分割；目標定位；輪廓曲率；HOUGH圓擬合

中圖分類號：TP391.4

文獻標識碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.08.007

0 引言

果實目標的準確識別與精確定位是采摘機器人視覺系統必須解決的關鍵問題。在自然條件下，果實目標的識別易受天氣、果實遮擋等諸多因素的影響，識別難度大，準確率不高。運用計算機視覺技術，結合果實目標輪廓特征來實現自然場景下蘋果果實目標的準確識別是解決該問題的有效手段，受到了廣泛關注。

在果蔬采摘機器人機器視覺方面，研究人員開展了大量的研究工作。D'Esnon等采用彩色視覺系統對樹上蘋果進行檢測，通過對彩色圖像分割得到二值圖像后找到各水果區域的中心。楊國彬等直接使用RGB分量作為貝葉斯分類器的輸入進行目標與背景的分類，由于圖像的復雜性，其效果并不穩定。趙杰文等研究了基于HIS（Hue，Intensity，Saturation）顏色特征的田間成熟番茄識別技術，實現了成熟番茄目標的準確提取。張鐵中等提出了一種基于彩色空間參照表的果實目標提取分割算法，為該類型目標的準確識別提供了新的思路。荀一等針對單果遮擋目標的識別問題，根據其輪廓曲率變化情況，通過提取連續光滑輪廓線段并進行圓擬合的方式，較好地實現了蘋果目標的識別。

鑒于上述，本研究擬提出一種基于輪廓曲率的樹上蘋果目標識別與定位方法，首先將采集到的圖像在HIS顏色空間下進行預處理操作，并選擇基于區域分割的方法，同時結合數學形態學理論進行圖像分割，較好地實現目標與背景的分離；然后運用輪廓曲率特征得到光滑輪廓曲線并進行圓心及半徑等參數的估計，并通過圓擬合方法得到蘋果的準確位置；最終實現蘋果采摘點的精確定位。

1 基于HIS顏色空間和區域分割的蘋果目標分割

1.1 RGB顏色空間與HIS顏色空間的轉換

合適的顏色空間是實現目標分割的基礎，常見的RGB顏色空間將顏色看作是三基色的組合，但各分量之間存在很強的相關性，其細節難以進行數字化的調整。HIS顏色模型可以反映人的視覺系統感知彩色的方式，以色調、飽和度和強度3種基本特征量來表示給定顏色。由于人的視覺對亮度的敏感程度遠強于對顏色濃淡的敏感程度，為了便于色彩的處理和識別，人的視覺系統經常采用HIS色彩空間，它比RGB色彩空間更符合人的視覺特性。所以本研究選擇在HIS顏色空間下進行蘋果目標的分割。

RGB顏色空間轉換到HIS顏色空間的轉換公式如式（1）所示，在HIS顏色模型中取色調H作為特征量進行統計分析其中色調H的取值由式（2）所示。經過變換后，即可將相互關聯的R、G、B分量轉換為相互獨立的色調（H）、飽和度（S）和強度（I）3部分。

RGB顏色空間與HIS顏色空間轉換的結果如圖1所示。其中，圖1（a）為原始彩色蘋果目標圖像，可見在自然場景下，受到光照等因素的影響，蘋果表面存在了大量的陰影等信息，完整識別目標的難度極大。圖1（b）為色調子圖像，通過圖1（b）可以看出蘋果目標區域的色調值依然得到了較好地保留。圖1（c）、（d）分別為飽和度子圖像及其亮度子圖像，可見在飽和度與亮度子圖像中，目標與背景間差別較小，難以用于果實目標的分割。因此，本研究提出了一種充分利用果實色調信息進行目標的分割的方法。

1.2 基于超紅圖像的蘋果果實識別

結合圖1（a）和圖1（b）可以發現，雖然果實目標整體顏色偏紅，但由于陰影等因素的影響易被誤分為背景。因此，為了達到紅色調信息的有效利用，本研究利用超紅圖像來進行目標的分割，所用超紅圖像Ir的公式如式（3）所示。

Ir=n*R-G

（3）

式中，n為超紅圖像的系數，針對蘋果目標的識別，一般有n>l，針對本文獲取的圖像目標，經過大量測試后，本研究選擇n=1.3。

利用紅色調信息增強對圖1（a）進行處理的結果如圖2所示，其中圖2（a）為所得的超紅圖像，可見經過充分利用紅色調信息，可以較好地去除背景信息的影響，突出果實目標區域。圖2（b）為利用Otsu自適應閾值二值化后的結果，可見經過二值化處理后，成熟蘋果的部分被很好地提取了出來。圖2（c）為對圖2（b）濾波、去除噪聲后的圖像，可見大部分果實目標均得到了較好地識別，目標外側輪廓均得到了較好地提取，有利于后續進行目標的定位。

果實目標的精確定位是實現采摘機器人準確采摘的基礎。對于蘋果目標，一般將其近似為圓形目標，快速而準確地檢測類圓目標在計算機視覺領域，特別是自動檢驗和裝配領域有著廣泛的應用前景。Hough變換方法是檢測圓及類圓目標的有效方法。利用Hough圓變換算法對圖2（c）進行處理后的結果如圖2（d）所示，經過處理后，基本可以完整的定位至果實目標區域，但經過二值化處理后的目標多存在空洞、分割不完整及輪廓不平滑等問題，故而其定位效果還有待進一步提高。果實目標的邊緣輪廓是目標識別和定位的關鍵信息，受分割算法的影響，分割后的目標輪廓存在大量偽輪廓，為了去除其對目標識別的影響，本研究利用參考文獻所提出的輪廓曲率方法進行處理，以實現果實目標的精確定位。

2 基于輪廓曲率特征的果實識別與定位

2.1 輪廓曲率法的基本原理

蘋果目標在果實花萼和果柄連線兩側的區域輪廓較為平滑，輪廓曲率的變化較小，而果實、花萼區以及輪廓非平滑區域，其輪廓曲率變化較大。因此，將若干段完整的蘋果輪廓進行提取，通過判斷其曲率特征的變化，即可尋找到適合的輪廓段進行目標定位。

假設輪廓線上某一點為p1（x1

圖3為輪廓曲率示意圖，其中，θi（i=1，2）為分割點p1的切線角。按照上述輪廓曲率計算方法，以輪廓線左上方的點作為起始點，按逆時針方向對蘋果輪廓線進行跟蹤，間隔采樣并計算曲率。采樣點之間較為平坦的曲線相對應的曲率變化較小，其曲率的變化反映了輪廓線的變化情況，通過分段計算曲率即可將實現果實目標輪廓線的識別，并可將其看作圓弧進行圓擬合：（1）當目標輪廓線上存在一段或多段圓弧且采樣點較少時舍去；（2）當只有一段圓弧時，圓弧所在圓的半徑R，為圓弧上采樣點的平均曲率，再由幾何關系確定圓心的位置從而得到擬合圓；（3）當有多段圓弧時，分別對所有圓弧按照第2條進行操作，取包含目標像素點的個數最多的圓作為擬合圓。

2.2 定位中心點的選取及采摘點的確定方法

中心點的準確判斷是果實目標精確定位的又一關鍵因素，目前關于圓心坐標的確定方法主要有基于Hough變換及其改進方法和基于幾何方法的圓心確定方法等。其中最常用的方法是找出已分割目標的外接矩形，通過矩形對角線交點的交集來確定圓心。該方法簡單方便但會導致極大的誤差。本文采用利用切線性質求取圓心的方法，首先作邊緣圖的切線，然后作與切線垂直的直線，如此重復求得大量的直徑數據，由于所選取的邊緣為足夠平滑，其直徑相交于某個小區域，故而可利用該方法在這個小區域內搜索圓心坐標值。

由于果實生長的隨機性，特別是當多個果實疊加在一起時可能導致某些果實采摘點偏離過中心的垂直線，所以需要找到一種簡單方便的定位方法來定位采摘點。具體做法是逐行掃描每個蘋果，每個果實都是類圓目標，所以掃描結果會先增大后減小，找到距離最大的行，則蘋果的采摘點（即果柄）就在掃描結果最大行的垂直平分線上。具體效果如圖4所示。其中圖4（a）為原始圖像，圖4（b）為果柄位置（及采摘點）圖像，可見利用該方法基本可以實現果實采摘點的定位。

3 試驗結果與分析

為了驗證文中所使用算法的有效性，利用在自然場景下所獲取的50幅富士蘋果目標圖像進行算法的測試。在所選擇的樣本中，部分目標存在遮擋、重疊等影響。

3.1 識別準確性分析

采摘機器人需要對自然光照條件下的蘋果進行識別工作。根據情況不同，進行了多組試驗以驗證本研究算法的適用性。蘋果果實的識別率可定義如下：

平均識別率=識別出的蘋果/圖像中蘋果的總個數×100%

（15）

利用文中所述所得到的部分結果如圖5所示。其中圖5（a）為部分遮擋情況，圖5（b）為部分遮擋且未完全成熟情況，圖5（c）為無遮擋向光情況，圖5（d）為果實間部分遮擋情況，圖5（e）為含遠景部分遮擋情況，圖5（f-j）分別對應測試圖像的試驗結果。

3.2 識別結果統計

依據上述算法，分別選取25幅全景和近景圖像，對算法進行試驗統計，部分全景圖像識別結果如表1所示。蘋果總數為5個人對同一幅全景圖像主觀計數的平均值，識別個數為擬合圓的數目。全景圖像蘋果識別率約為83.6%。誤差產生的原因主要有：（1）部分蘋果在圖像中的可觀測表面較小，被當作小目標去除；（2）樹葉或枝條的遮擋把蘋果分為幾個部分，每部分被當作獨立蘋果進行處理將引起誤差；（3）蘋果為準球形果實，用圓擬合會帶來誤差。對于近景圖像，只對面積最大的蘋果進行分析，識別率較高約為91.5%，果柄識別率為88.4%。