当前是信息时代,对信息的获得、加工、处理和应用等都有了飞跃发展。随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理技术才得以迅速发展并形成了新的学科,几十年以来,它已经被广泛用于航空、医学等多个领域。今天,数字图像处理与识别技术也已经成为发展现代农业不可缺少的组成部分,随着计算机硬件成本的下降和CPU运算速度的提高以及图像处理与识别技术本身的专业化发展,这项技术在农业上的应用将越来越广泛,也是实现农业信息化与自动化的重要技术力量。 种子纯度是种子质量的重要指标之一,是评定种子等级的主要依据,对种子的销售者和使用者来说更是非常重要。近年来,随着新品种尤其是杂交种的广泛应用,种子在农业生产中的地位日渐重要,随之而来的是因为种子纯度而引起的问题也日趋严重,每年仅玉米杂交种因纯度问题造成的混杂就达1.5亿吨。据测算,玉米杂交种纯度每下降1%,每公顷约减少135kg籽粒产量,每年玉米种子纯度尽管呈上升趋势,但是仍然低而不稳。现有的种子纯度检测方法,包括形态学检测法、生理生化法和分子生物学法,虽然可以达到检测纯度的目的,但是他们都是通过人工检测完成的,而且有的方法既需要花费大量的财力和物力,还浪费时间。寻找一种既可以快速检测、又能实现准确检测目的的方法对农村、农业、农民来说是非常重要的,同时也是实现增产增收和农业现代化所必需的。 本文在吉林省科技厅科研项目《种子纯度与活力快速测定的人工智能图像识别与处理系统》的研究基础上,增加玉米种子品种,以掖单12、东农248和478等18个玉米品种为研究对象,以计算机、摄像机、图像采集卡、电泳仪以及自制的光照室为实验工具,综合运用图像处理技术、统计学数据分析理论和对比试验理论,将数字图像处理技术与玉米种子纯度的生物学方法相结合,完善玉米种子纯度检测的数字图像处理与识别系统。本研究分五大部分: (1) 玉米种子纯度检测的生物学方法研究 对本研究采用的玉米种子纯度生物学方法进行分析,查阅大量书籍和资料,利用对比实验方法,进而选取最适合的种子纯度检测的生物学方法,并通过其改进后的方法,提高电泳谱带的清晰度,利用此方法进行人工检测,得出可靠的人工鉴定结果,并把该电泳