本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺技術(shù)的蔬菜種子質(zhì)量檢測方法研究及系統(tǒng)設(shè)計

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【摘要】：種子作為最基本的生產(chǎn)資料,其重要性不言而喻。種子質(zhì)量的好壞直接影響農(nóng)作物產(chǎn)量的高低,影響農(nóng)民收入。在近10年里,外國公司已經(jīng)占據(jù)了中國種業(yè)50%以上的市場份額,幾乎涉及到所有蔬菜作物。顯然,我國在爭奪世界種子市場份額的激烈競爭中處于明顯劣勢。要提高我國的種業(yè)市場競爭力,種子質(zhì)量是關(guān)鍵。蔬菜種子質(zhì)量檢測是提高種子質(zhì)量必不可少的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的種子質(zhì)量檢測方法存在許多弊端,如主觀性強(qiáng)、耗時耗材、工序繁瑣等,無法滿足當(dāng)前育種智能化、自動化的發(fā)展需求。隨著計算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,基于機(jī)器視覺的無損檢測技術(shù)應(yīng)運而生。為了探索新的種子質(zhì)量檢測方法,本文以黃瓜、辣椒、番茄、茄子四種蔬菜種子為實驗對像,研究了基于機(jī)器視覺技術(shù)的蔬菜種子質(zhì)量無損檢測方法,并設(shè)計針對性的檢測系統(tǒng),可為蔬菜種子在線化、自動化育種檢測提供有力的理論依據(jù)和技術(shù)支撐。論文的主要研究內(nèi)容如下：首先,討論了基于光學(xué)、電學(xué)、化學(xué)等技術(shù)檢測種子質(zhì)量的優(yōu)缺點,并對基于機(jī)器視覺的蔬菜種子質(zhì)量檢測技術(shù)的研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)進(jìn)行了分析。其次,研究了蔬菜種子圖像預(yù)處理方案(圖像變換、去噪濾波、閾值處理、形態(tài)學(xué)處理等)；在此基礎(chǔ)上,對種子面積、周長、顏色等外觀特征和種子發(fā)芽指數(shù)、種子平均根長、活力指數(shù)等生長特征進(jìn)行提�。蝗缓�,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蔬菜種子質(zhì)量進(jìn)行分級、檢測。最后,應(yīng)用Visual Studio 2012集成開發(fā)環(huán)境開發(fā)了種子質(zhì)量檢測人機(jī)交互軟件,該軟件應(yīng)用于獨立環(huán)境的圖像采集平臺,成功自動完成了種子特征的提取和質(zhì)量檢測,實驗結(jié)果證明該系統(tǒng)具有優(yōu)異的檢測正確率。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺 種子質(zhì)量檢測 種子特征 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)設(shè)計
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 種子質(zhì)量的檢測方法11-12
• 1.4 研究目的和研究內(nèi)容12-15
• 1.4.1 研究目的12-13
• 1.4.2 研究內(nèi)容13-15
• 第二章 種子圖像采集與預(yù)處理方案研究15-39
• 2.1 蔬菜種子質(zhì)量檢測系統(tǒng)的硬件構(gòu)成15-17
• 2.2 常用圖像色彩空間17-19
• 2.2.1 RGB色彩空間17-18
• 2.2.2 HSI色彩空間18-19
• 2.3 圖像灰度化19-21
• 2.4 圖像增強(qiáng)21-23
• 2.4.1 均值濾波21-22
• 2.4.2 中值濾波22-23
• 2.5 圖像分割處理23-33
• 2.5.1 圖像分割處理基本要求24-25
• 2.5.2 閾值分割25-33
• 2.6 圖像的形態(tài)學(xué)處理33-38
• 2.6.1 圖像中的集合論33-35
• 2.6.2 形態(tài)學(xué)基本運算35-38
• 2.7 本章小結(jié)38-39
• 第三章 蔬菜種子特征提取方法研究39-51
• 3.1 多目標(biāo)區(qū)域提取40-41
• 3.2 種子外部特征提取41-47
• 3.2.1 提取種子面積特征41-42
• 3.2.2 提取種子周長特征42-45
• 3.2.3 提取種子顏色特征45-47
• 3.3 種子生長特征提取47-49
• 3.3.1 種子發(fā)芽指數(shù)47-48
• 3.3.2 種子平均根長48-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種子質(zhì)量檢測方法研究51-58
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測方法51-52
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與算法52-54
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練54-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 蔬菜種子質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計及誤差分析58-65
• 5.1 系統(tǒng)總體設(shè)計流程58-59
• 5.2 軟件開發(fā)工具介紹59-60
• 5.3 人機(jī)交互軟件系統(tǒng)設(shè)計60-61
• 5.4 系統(tǒng)誤差分析61-63
• 5.5 種子檢測結(jié)果分析63-64
• 5.6 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 總結(jié)65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果72

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本文編號：868524