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基于机器视觉的水稻种子精选技术
资料介绍
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（完整内容请下载后查看）2 0 1 0 年 7 月
农 业 机 械 学 报
第 41 卷 第 7期
ＤＯＩ:10.3969/ｊ.ｉｓｓｎ.1000-1298.2010.07.035
基于机器视觉的水稻种子精选技术＊
陈兵旗
1 ꢀ 2 ꢀ 1 ꢀ 刘燕德2
孙旭东 韩 ꢀ 旭
(1ꢁ中国农业大学工学院, 北京 100083;2ꢁ华东交通大学机电工程学院, 南昌 330013)
ꢀ
ꢀ
【摘要
ꢀ
以面积和宽长比作为稻种类型的特征参数, 建立了稻种类型数据库;以等价矩形长、宽的差值最小为
标准, 进行了未知稻种类型的判断;以扫描线上黑白像素的变化次数和扫描线数来判断稻种的破裂;以不同阈值提
取的稻种面积差来判断稻种是否霉变。 选取丰源优 299等 10种稻种进行实验, 分别进行了种子类型判断、工位有
无种子判断、几何参数判断以及发霉与破损情况判断, 检测正确率分别为 100%、91ꢁ4%、88ꢁ9%和 76ꢁ8%。
关键词:水稻种子
ꢀ
精选
ꢀ
图像处理
中图分类号:ＴＰ391ꢁ41
文献标识码:Ａ
文章编号:1000-1298(2010)07-0168-06
ＲｉｃｅＳｅｅｄｓＳｅｌｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ
2
ＣｈｅｎＢｉｎｇｑｉ
1 ꢀ
ＳｕｎＸｕｄｏｎｇ
2 ꢀ
ＨａｎＸｕ
1 ꢀ
ＬｉｕＹａｎｄｅ
(1.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ, ＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ, Ｂｅｉｊｉｎｇ100083, Ｃｈｉｎａ
2.ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ, ＥａｓｔＣｈｉｎａＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ, Ｎａｎｃｈａｎｇ330013, Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｔｈｅａｒｅａａｎｄｗｉｄｅｌｅｎｇｔｈｒａｔｉｏｗａｓｃｈｏｓｅｎａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｋｉｎｄｓｏｆｒｉｃｅ
ｓｅｅｄｓ, ａｎｄａｄａｔａｂａｓｅｏｆｒｉｃｅｓｅｅｄｓｔｙｐｅｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ.Ｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅｒｅｃｔａｎｇｌｅｓｌｅｎｇｔｈａｎｄｔｈｅ
ｌｅａｓｔｗｉｄｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｗｅｒｅｕｓｅｄａｓｓｔａｎｄａｒｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｕｎｋｎｏｗｎｒｉｃｅｓｅｅｄｓｔｙｐｅ.Ｔｈｅｄｉｓｒｅｐａｉｒｏｆｔｈｅｒｉｃｅ
ｓｅｅｄｓｗａｓｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｉｍｅｓｏｆｔｈｅｂｌａｃｋｐｉｘｅｌｓｃｈａｎｇｅｔｏｔｈｅｗｈｉｔｅｐｉｘｅｌｓｏｎｏｎｅｓｃａｎｌｉｎｅａｎｄ
ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｃａｎｌｉｎｅｓ.Ｔｈｅｍｉｌｄｅｗｏｆｒｉｃｅｓｅｅｄｓｗａｓｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆａｒｅａｏｂｔａｉｎｅｄ
ｂｙｔｗｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ.ＴｅｎｋｉｎｄｓｏｆｒｉｃｅｓｅｅｄｓａｍｐｌｅｓｌｉｋｅＦｅｎｇｙｕａｎｙｏｕ299 ｗｅｒｅｃｈｏｓｅｎｆｏｒｔｈｅ
ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ.Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ, ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｆｓｅｅｄｓｔｙｐｅ, ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｅｅｄｓｉｎｗｏｒｋｐｏｓｉｔｉｏｎｓ,
ｇｅｏｍｅｔｒｙｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｅｅｄｓ, ｍｉｌｄｅｗａｎｄｄｉｓｒｅｐａｉｒｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｏｆｓｅｅｄｓｗｅｒｅｄｏｎｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.Ｔｈｅ
ａｃｃｕｒａｃｙｗａｓ100%, 91ꢁ4%, 88ꢁ9%ａｎｄ76ꢁ8%ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ
ꢀ
Ｒｉｃｅｓｅｅｄ, Ｃｈｏｉｃｅｎｅｓｓ, Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
分离法[ 4] 和机器视觉法[ 5]
。
引言
ꢀ
ꢀ
美国、日本等国家在 20 世纪 70 年代开始把机
稻种的类型和质量是影响水稻产量的一个重要
器视觉技术应用于种子质量检验方面, 取得了较大
进展[ 6 ～ 11]
。
因素 , 因此 , 分选不同类型和品质的稻种对提高水稻
产量具有重要意义 。种子精选的主要目的是提高纯
净度和发芽率 , 以减少播种量 、降低生产成本、提高
国内在该领域也有一些研究成果 , 但是还没有
商业化的检测仪器[ 12 ～ 17]
。
产量 , 种子精选后一般可以增产 5% ～ 10%[ 1] 。传
统的种子分选方法一般应用于种子的前期分选, 目
的是去除杂质 , 为进一步精选作准备[ 2] 。目前应用
比较广泛的种子精选方法有:介电分选法[ 3] 、静电
本文建立用于品种纯度判断的水稻种子标准数
据库以及判断水稻种子品种类型的有效特征参数 ,
并研究发霉 、破损种子的图像检测算法。
收稿日期 :2009 ꢂ07ꢂ17ꢀ 修回日期 :2009ꢂ09 ꢂ08
＊ 江西省教育厅重点项目 (09005)和南昌市科技局科技成果推广计划项目 (2918)
作者简介 :陈兵旗 , 教授 , 博士生导师 , 主要从事图像处理与机器视觉研究 , Ｅ-ｍａｉｌ:ｃｂｑ93@ｓｏｈｕ.ｃｏｍ
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