基于計算機視覺的玉米種子特征提取及應(yīng)用研究.pdf

1、基于計算機視覺的玉米種子特征提取及應(yīng)用研究是山東省科技計劃資助項目“基于計算機視覺的農(nóng)產(chǎn)品自動檢測技術(shù)研究”(J05G16)的一部分。論文構(gòu)建了基于計算機視覺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基于matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米種子品種識別做了初步探索。 1．分析玉米種子的形態(tài)及光學(xué)特性，設(shè)計了用于玉米種子特征提取的計算機視覺硬件系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，易于加工

2、，應(yīng)用面廣，不僅可用于玉米種子特征提取，同時也為小麥、大豆等農(nóng)作物種子檢測系統(tǒng)的開發(fā)提供了參考。 2．對圖像變換、圖像增強、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)計了玉米種子特征提取圖像預(yù)處理方案。試驗表明，該圖像預(yù)處理方案能有效滿足特征提取對圖像的要求。 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象特征測量的玉米種子尖端定位算法，并利用面積和周長對影響尖端提取的關(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，對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個形態(tài)特征，算法可以同時對圖像中多個玉米種子進(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)特點和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計要求，設(shè)計了面向matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)