針對玉米選種過程中異常種穗的外觀缺陷難以準確識別的問題,以玉米種穗為研究對象,通過計算機視覺技術(shù)快速識別雜色、缺粒、蟲蛀、籽粒雜亂4種異常種穗。選擇單目視覺采集裝置,采集任意姿態(tài)玉米種穗圖像,利用凹點匹配算法分割粘連玉米種穗;采用HSV和CLBP(完全局部二值模式)方法提取玉米種穗的顏色和紋理特征,利用匹配得分融合算法融合玉米種穗的顏色和紋理特征,建立玉米種穗分類模型,利用SVM實現(xiàn)4種異常玉米種穗的快速分類。試驗結(jié)果表明,該方法相對于傳統(tǒng)玉米種穗檢測技術(shù)能快速有效識別出4種異常玉米種穗,對雜色、缺粒、蟲蛀、籽粒雜亂玉米種穗的識別正確率分別達到了96.0%、94.7%、93.6%和95.3%,玉米種穗在有粘連和無粘連情況下平均識別速度分別為每穗1.180 s和0.985 s,能夠滿足異常種穗分類識別的需求。

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 試驗材料
    1.2 玉米種穗圖像采集
    1.3 玉米種穗顏色和紋理特征提取
        1.3.1 顏色特征提取
        1.3.2 紋理特征提取
    1.4 玉米種穗特征向量匹配得分特征融合及分類識別
2 結(jié)果與分析
    2.1 圖像預(yù)處理及粘連玉米種穗的分割
    2.2 異常種穗的顏色和紋理特征提取結(jié)果
    2.3 基于顏色和紋理特征的異常玉米種穗分類與試驗結(jié)果
        2.3.1 樣本選擇以及分類識別
        2.3.2 種穗識別速度
        2.3.3 玉米種穗用戶管理平臺
3 討 論



本文編號：3969476