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基于机器视觉的牧草种子活力检测技术的研究

更新时间：2019-09-19 07:08:18 大小：363K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：机器视觉 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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文档为基于机器视觉的牧草种子活力检测技术的研究详解文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，

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基于机器视觉的牧草种子活力检测技术的  
研究  
, 李伟  
中国农业大学工学院, 100083  
马昭 , 田维  
摘 要： 本文研究了一种基于机器视觉的牧草种子活力检测方法。首先，采用3层滤纸加  
一层红色文稿纸作发芽床，制造明显的灰度差，区分种苗与背景。然后对获得的牧草种苗图  
像进行细化、区域标记和曲线测量，从而测得种苗的长度。将视觉测量的方法与人工方法进  
行了比较，试验表明，机器视觉的方法可以有效的测量牧草种苗的长度，评估牧草种子活力，  
测量的平均误差为9.1%。  
关键词：种子活力;紫花苜蓿;机器视觉  
1. 引 言  
种子活力(Seedvigor)是种批活性与种子内在质量的表现，是决定种子或种批在萌发和  
出苗期间活性和表现水平的所有特性的总和。活力测定可反映种子在田间或贮藏条件下的潜  
在质量表现,在种子质量管理中具重要意义[1]。目前常规的实验室种子活力测定方法已应运  
而生,国际种子检测协会（ISTA）和美国官方种子检验员协会(AOSA)先后出版的《活力测定  
方法手册》和《种子活力测定手册》,是对国际种子活力测定方法的详细阐述。传统的种子  
活力检测主要是实验室人工干预下的检测，这种检测自动化程度低，一致性差，检测指标单  
一。种子科学家一直寻找一种全面、可靠、自动化程度高的活力测定方法,能对其生长环境  
的信息进行反馈与解释。近年，国内外已经有学者利用计算机视觉技术对种子活力检测进行  
研究， M.B.McDonald教授[2]（美国俄亥俄州立大学）等研制了基于计算机技术的种子活力  
检测图象处理软件平台，可进行莴苣、大豆种苗的活力测定。Ball Seed公司发明了一种利  
[3]  
用相机来获得种苗的数字图像并进行子叶的判别的方法（Conrad,1999） 。McCormacet.al  
利用数字图像测量蔬菜的根的长度[4]。Tomaset.al利用了序列化的图像来测量种子活力[5]。  
在测量对象方面，Howarth, M. Scott 研究了莴苣的种苗[6]，Geneve, R.L研究了牵牛花的  
种苗[7], Manjul研究了木本树种种苗[8] 等。Kobayashi, Masaki研究了大豆的种苗，Rigney,  
MichaelP.研究了针树幼苗的种苗[8]等。国内方面，吉林农业大学研究了将计算机图像识别  
与处理技术与四唑染色法相结合,进行种子活力的测量,提高了种子活力检测的准确度[9]。  
本文研究了紫花苜蓿的种子活力检测方法。将机器视觉技术应用在牧草种子活力检测上，构  
建了方便、快捷的牧草种子活力测量系统。  
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