基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的玉米種子特征提取及應(yīng)用研究.pdf

1、基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的玉米種子特征提取及應(yīng)用研究是山東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目“基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)產(chǎn)品自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究”(J05G16)的一部分。論文構(gòu)建了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的玉米種子特征提取系統(tǒng)；首先選擇玉米種子圖像預(yù)處理算法，然后提取玉米種子形態(tài)特征，最后利用提取的玉米種子特征對(duì)基于matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米種子品種識(shí)別做了初步探索。 1．分析玉米種子的形態(tài)及光學(xué)特性，設(shè)計(jì)了用于玉米種子特征提取的計(jì)算機(jī)視覺(jué)硬件系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于加工

2、，應(yīng)用面廣，不僅可用于玉米種子特征提取，同時(shí)也為小麥、大豆等農(nóng)作物種子檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)提供了參考。 2．對(duì)圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理等一系列圖像預(yù)處理算法進(jìn)行分析、比較，設(shè)計(jì)了玉米種子特征提取圖像預(yù)處理方案。試驗(yàn)表明，該圖像預(yù)處理方案能有效滿足特征提取對(duì)圖像的要求。 3．提出了基于輪廓標(biāo)記的多輪廓跟蹤算法，該算法對(duì)玉米種子的形狀和輪廓具有很好的適應(yīng)性，一次掃描就可完成所有連通區(qū)域的輪廓跟蹤，執(zhí)行效率較高。

3、 4．提出了一種基于多對(duì)象特征測(cè)量的玉米種子尖端定位算法，并利用面積和周長(zhǎng)對(duì)影響尖端提取的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。該算法不受種子擺放方向、位置和種子大小的影響，適應(yīng)性強(qiáng)，對(duì)玉米種子尖端定位成功率在93％以上。 5．定義并提取了玉米種子22個(gè)形態(tài)特征，算法可以同時(shí)對(duì)圖像中多個(gè)玉米種子進(jìn)行特征提取，大大提高了玉米種子特征提取的效率。 6．分析了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計(jì)要求，設(shè)計(jì)了面向matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)