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文檔簡介
1、玉米是我國糧食生產(chǎn)中的主要農(nóng)作物之一,將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)引入到玉米檢測分級中,能有效解決傳統(tǒng)的玉米粒人工檢測的周期長、實(shí)效性差、效率低、準(zhǔn)確性差且勞動(dòng)強(qiáng)度高,受主客觀因素影響較大等問題,有利于準(zhǔn)確評價(jià)玉米粒質(zhì)量等級。本文旨在研究基于計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行對玉米并肩雜、不完善粒檢測識別。
論文的主要內(nèi)容包括:
1.研究了機(jī)器視覺圖像預(yù)處理的方法.為了能更好的保留樣本顏色信息又能將背景去除,本研究采用了灰度閾值法進(jìn)行背景分
2、割。研究發(fā)現(xiàn),紅色分量能很好的區(qū)分背景和目標(biāo)樣本。其中閾值的設(shè)置是在灰度直方圖中基于最小錯(cuò)誤概率的理論。在圖像灰度化的階段是采用加權(quán)平均值的方法.進(jìn)行圖像二值化處理也是同樣采用灰度閾值法。
2.從背景分割后的圖像中提取了六個(gè)顏色特征,包括紅色灰度均值(R)、綠色灰度均值(G)、藍(lán)色灰度均值(B)、色調(diào)灰度均值(H)、飽和度灰度均值(S)和亮度灰度均值(V);提取了五個(gè)形狀特征,包括長度、寬度,長寬比、面積、周長。
3、 3.本研究在進(jìn)行玉米完善粒與并肩雜、病斑粒、破損粒、蟲蝕粒的識別研究中主要采用了單特征閾值法和多特征閾值法。完善粒與破損粒的識別主要采用單特征閾值法,單獨(dú)選取面積和周長特征,識別精度分別為100%(測試精度99.5%)、94%(測試精度92.5%);完善粒與并肩雜、完善粒與病斑粒、完善粒與蟲蝕粒的識別主要采用多特征閾值法。對于完善粒與并肩雜的識別,選取H和S-H這兩個(gè)特征時(shí)識別精度為100%(測試精度99%),選取V和S-H這兩個(gè)
4、特征時(shí)識別精度為99%(測試精度96.5%);對于完善粒與病斑粒的識別,選取R×G/B和H×S這兩個(gè)特征時(shí)識別精度為99.5%(測試精度98%);對于完善粒與蟲蝕粒的識別,采用孔洞填充并計(jì)算像素值的方法可以識別孔洞狀的蟲蝕粒,精度可以達(dá)到100%(測試精度100%),采用面積閾值可以識別外部邊緣蟲蝕粒,精度可以達(dá)到95%(測試精度94%)。
4.本文主要研究樣本的靜態(tài)圖像為主,為了以后能進(jìn)行更深一步的動(dòng)態(tài)圖像的研究,本研究
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