本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的農(nóng)作物種子計(jì)數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)

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【摘要】：農(nóng)作物種子的千粒重是衡量種子質(zhì)量好壞的關(guān)鍵性指標(biāo),而當(dāng)計(jì)算種子顆粒的千粒重指標(biāo)時(shí),最關(guān)鍵而又最繁瑣的任務(wù)莫過于精確計(jì)算出農(nóng)作物種子顆粒的數(shù)目。現(xiàn)如今我國(guó)在計(jì)算農(nóng)作物種子數(shù)目時(shí)主要以人工和光電管兩種計(jì)數(shù)方式為主,而這兩種計(jì)數(shù)方式都存在嚴(yán)重的成本高、精度低的缺點(diǎn)。針對(duì)此現(xiàn)象,本文設(shè)計(jì)了一種結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理以及模式識(shí)別的農(nóng)作物種子自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)。系統(tǒng)首先對(duì)輸入種子圖像進(jìn)行平滑去噪等必要的預(yù)處理操作,然后使用改進(jìn)的模糊C均值聚類(FCM)算法對(duì)種子圖像進(jìn)行初步分割,經(jīng)過初步分割之后,種子與背景明顯分離,單個(gè)的種子已經(jīng)具備計(jì)數(shù)條件。但是,圖像中仍存在一些深度粘連的種子顆粒,如果直接對(duì)這些顆粒進(jìn)行檢測(cè)計(jì)數(shù)勢(shì)必導(dǎo)致很大的誤差,精度很低。所以針對(duì)深度粘連的種子顆粒圖像首先對(duì)不同的粘連類型進(jìn)行建模,然后提取不同粘連類型的顆粒圖像的特征來構(gòu)建一個(gè)支持向量機(jī)(SVM)分類器,進(jìn)而可以使用該分類器識(shí)別輸入圖像中粘連種子的粘連類型,并針對(duì)不同的粘連類型使用不同的分割計(jì)數(shù)規(guī)則實(shí)現(xiàn)種子圖像的分割和計(jì)數(shù)功能。系統(tǒng)以玉米種子為例,通過對(duì)不同數(shù)目不同排列的種子大量實(shí)驗(yàn)表明,該農(nóng)作物種子檢測(cè)計(jì)數(shù)系統(tǒng)在統(tǒng)計(jì)農(nóng)作物種子的顆粒數(shù)目時(shí),計(jì)數(shù)精度較高,抗干擾能力強(qiáng),而且耗時(shí)非常短,在計(jì)算農(nóng)作物種子顆粒千粒重指標(biāo)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化領(lǐng)域有著實(shí)際的指導(dǎo)意義和普遍的運(yùn)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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