【摘 要】
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为了利用机器视觉对玉米不完善粒进行准确识别,采用图像处理的方法通过工业相机获取同一品种的7种不同质量的玉米籽粒图像,通过均值滤波、形态学运算等处理并选取了基于籽粒
【机 构】
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河南工业大学粮油食品学院、粮食储藏与安全教育部工程研究中心、粮食储运国家工程实验室
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为了利用机器视觉对玉米不完善粒进行准确识别,采用图像处理的方法通过工业相机获取同一品种的7种不同质量的玉米籽粒图像,通过均值滤波、形态学运算等处理并选取了基于籽粒的形态、颜色、纹理3类外部特征共48个特征参数,采用主成分分析法确定7个主成分因子作为输入单元,建立了7-15-7的3层BP神经网络模型对玉米不完善粒进行识别.结果表明:此方法对完善粒、虫蚀粒、病斑粒、破损粒、生芽粒、热损伤粒和生霉粒的正确识别率分别为95.00%、90.00%、91.67%、98.33%、93.33%、95.00%和96.67%,因此利用该模型对玉米不完善粒的检测识别具有较高的可行性.
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