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文檔簡介
1、玉米是中國的主要農(nóng)作物之一,在食品、飼料等行業(yè)中的應(yīng)用廣泛,玉米種子純度直接關(guān)系到作物的質(zhì)量與產(chǎn)量。目前,玉米純度的鑒定主要依靠生化電泳、色譜分析、熒光檢驗(yàn)和DNA分子標(biāo)記,這些方法雖然識別精度很高,但是檢驗(yàn)過程繁瑣且周期較長,不適合對種子進(jìn)行批量快速檢驗(yàn)。利用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行玉米種子純度研究,實(shí)現(xiàn)玉米種子純度自動(dòng)、無損檢測,對提高種子純度檢驗(yàn)的技術(shù)水平,促進(jìn)玉米種業(yè)的健康發(fā)展,具有非常重要的意義。本文研究了利用機(jī)器視覺技術(shù)對玉米種子的
2、純度進(jìn)行識別的方法。主要研究內(nèi)容如下:
(1)本研究構(gòu)建了基于機(jī)器視覺的玉米種子純度檢測系統(tǒng)。為提高圖像采集質(zhì)量,設(shè)計(jì)了拍攝條件均一穩(wěn)定的暗箱作為拍攝環(huán)境。光源是采用大面積漫反射光的四面無影燈光源。在圖像采集過程中,采用與玉米種子顏色對比度較大的黑色作為拍攝背景顏色。
(2)結(jié)合玉米種子冠部圖像特征提取的實(shí)際要求,對圖像進(jìn)行了預(yù)處理。首先進(jìn)行了灰度處理;在圖像增強(qiáng)上,與直方圖均衡,均值濾波進(jìn)行對比分析后,采用
3、中值濾波算法進(jìn)行去噪;在圖像分割上,應(yīng)用閾值分割與區(qū)域生長算法,實(shí)現(xiàn)了背景與目標(biāo)玉米種子冠部圖像的分離,進(jìn)而分離得到單個(gè)分離的目標(biāo)圖像。
(3)根據(jù)玉米籽粒的粒型不規(guī)則特點(diǎn),選擇玉米籽粒冠部區(qū)域作為研究對象,研究該區(qū)域色彩特征,從背景分割后的圖像確定玉米種子冠部核心區(qū)域,提取了9個(gè)顏色特征,包括RGB顏色模型、HIS顏色模型和Lab顏色模型各分量均值。為降低特征向量維數(shù),提高識別速率及優(yōu)化特征選擇,對上述9個(gè)特征向量進(jìn)行分
4、析。計(jì)算得到各特征參數(shù)正態(tài)分布函數(shù)的均值、均方差和變異系數(shù)。變異系數(shù)說明樣本內(nèi)均值差別程度,均方差表征特征值與均值離散的程度,即雜粒與正常雜交粒的偏離程度。經(jīng)分析,選取H、S、B作為識別特征向量,并發(fā)現(xiàn)其三維分布點(diǎn)存在密度差異。
(4)建立以H、S、B作為特征向量的三維空間模型,針對密度分布差異,提出基于最遠(yuǎn)優(yōu)先遍歷優(yōu)化的DBSCAN玉米純度識別算法。該算法通過最遠(yuǎn)優(yōu)先遍歷方法優(yōu)化數(shù)據(jù),將邊緣異常散點(diǎn)剔除,經(jīng)DBSCAN對
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