基于機器視覺技術(shù)的蔬菜種子質(zhì)量檢測方法研究及系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、種子作為最基本的生產(chǎn)資料，其重要性不言而喻。種子質(zhì)量的好壞直接影響農(nóng)作物產(chǎn)量的高低，影響農(nóng)民收入。在近10年里，外國公司已經(jīng)占據(jù)了中國種業(yè)50％以上的市場份額，幾乎涉及到所有蔬菜作物。顯然，我國在爭奪世界種子市場份額的激烈競爭中處于明顯劣勢。
　　要提高我國的種業(yè)市場競爭力，種子質(zhì)量是關(guān)鍵。蔬菜種子質(zhì)量檢測是提高種子質(zhì)量必不可少的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的種子質(zhì)量檢測方法存在許多弊端，如主觀性強、耗時耗材、工序繁瑣等，無法滿足當(dāng)前育種智能化、自

2、動化的發(fā)展需求。隨著計算機技術(shù)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，基于機器視覺的無損檢測技術(shù)應(yīng)運而生。為了探索新的種子質(zhì)量檢測方法，本文以黃瓜、辣椒、番茄、茄子四種蔬菜種子為實驗對像，研究了基于機器視覺技術(shù)的蔬菜種子質(zhì)量無損檢測方法，并設(shè)計針對性的檢測系統(tǒng)，可為蔬菜種子在線化、自動化育種檢測提供有力的理論依據(jù)和技術(shù)支撐。
　　論文的主要研究內(nèi)容如下:
　　首先，討論了基于光學(xué)、電學(xué)、化學(xué)等技術(shù)檢測種子質(zhì)量的優(yōu)缺點，并對基于機器視覺的蔬

3、菜種子質(zhì)量檢測技術(shù)的研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)進行了分析。
　　其次，研究了蔬菜種子圖像預(yù)處理方案（圖像變換、去噪濾波、閾值處理、形態(tài)學(xué)處理等）;在此基礎(chǔ)上，對種子面積、周長、顏色等外觀特征和種子發(fā)芽指數(shù)、種子平均根長、活力指數(shù)等生長特征進行提取;然后，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蔬菜種子質(zhì)量進行分級、檢測。
　　最后，應(yīng)用Visual Studio2012集成開發(fā)環(huán)境開發(fā)了種子質(zhì)量檢測人機交互軟件，該軟件應(yīng)用于獨立環(huán)境的圖像