基于數(shù)字圖像處理的玉米種子質(zhì)量分級(jí)方法研究.pdf

1、玉米種子的質(zhì)量分級(jí)是收獲后加工的重要環(huán)節(jié)之一，利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)玉米種子進(jìn)行質(zhì)量分級(jí)具有無(wú)損、分級(jí)精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn)，可代替大量的、重復(fù)性的人工勞動(dòng)。本文以玉米的質(zhì)量分級(jí)為目標(biāo)，以玉米種子為研究對(duì)象，進(jìn)行了基于數(shù)字圖像處理的玉米種子質(zhì)量分級(jí)方法的研究。 針對(duì)傳統(tǒng)的玉米種子檢驗(yàn)的局限性，本文利用圖像處理算法提取玉米種子的周長(zhǎng)、面積、圓形度、矩形度、伸長(zhǎng)度、色度這6個(gè)特征值，并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。從大小、形狀、飽和度、顏色等多角度對(duì)

2、實(shí)現(xiàn)種子的質(zhì)量分級(jí)，并使用MATLAB進(jìn)行了算法的軟件實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，從而證明了利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)代替人力來(lái)實(shí)現(xiàn)玉米種子自動(dòng)分級(jí)的可行性。 由于實(shí)驗(yàn)條件有限，為防止得到的特征值存在誤差，在圖像采集過(guò)程中，采用與玉米種子顏色對(duì)比度較大的黑色作為拍攝背景顏色，對(duì)每粒種子采集10張照片以求特征值的平均值。本課題選取了282粒種子作為采集對(duì)象，共拍攝了2820張圖片。在圖像底層信息處理中，根據(jù)玉米種子圖像的灰度分布，對(duì)種子圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)，

3、并通過(guò)二值化后的效果對(duì)比，強(qiáng)調(diào)了圖像增強(qiáng)的重要性。在圖像平滑上，在與鄰域平均法進(jìn)行對(duì)比分析后，采用了中值濾波算法去噪。在圖像分割上，摒除了處理效果較差的邊緣檢測(cè)算法，選擇了閾值分割。在閾值分割的眾多算法中，通過(guò)與判別分析法的比較分析后，引入了效果更理想的最大熵值&腐蝕操作的分割算法，在此處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行輪廓跟蹤，并取得了很好的效果。 在分級(jí)算法研究中，分別采用了基于隸屬函數(shù)的玉米種子分級(jí)和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米種子分級(jí)這兩種算法