發(fā)布時間：2021-04-14 22:16

　　油菜籽千粒重對于油菜育種、種子質(zhì)量評定、產(chǎn)量估測具有重要意義。針對目前貴州主要依靠人工測定油菜籽千粒重周期長、工作量大等問題,基于VS2013和OpenCV開發(fā)了一套油菜籽粒計數(shù)系統(tǒng)。系統(tǒng)功能主要包括圖像讀取、RGB顏色特征分析、籽粒角點檢測、籽粒孔洞檢測、籽粒計數(shù)。根據(jù)油菜籽外觀顏色、幾何形狀、空間排布特性特征,提出一套油菜籽粒計數(shù)算法,并將計數(shù)算法集成封裝嵌入籽粒計數(shù)系統(tǒng)。為了分析籽粒計數(shù)算法的檢測準(zhǔn)確率,對100張油菜籽粒圖像進(jìn)行了檢測,實驗結(jié)果表明:籽粒計數(shù)算法檢測準(zhǔn)確率達(dá)88%。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用. 2020,40(S2)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 系統(tǒng)軟件設(shè)計
    1.1 系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)
    1.2 系統(tǒng)功能框架
    1.3 系統(tǒng)功能實現(xiàn)
    1.4 系統(tǒng)計數(shù)流程
2 軟件運行實例
3 籽粒計數(shù)算法檢測實驗分析
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]灰色關(guān)聯(lián)度分析在西藏河谷農(nóng)區(qū)甘藍(lán)型油菜育種中的應(yīng)用[J]. 楊國浪,張曉強,徐長虹,馬斌,王廣升.  種子. 2020(02)
[2]基于圖像中心旋轉(zhuǎn)的油菜籽粒陰影去除算法[J]. 彭順正,岳延濱,李莉婕,趙澤英,孫長青.  計算機應(yīng)用. 2019(S2)
[3]基于圖像的玉米籽粒粘連的分割方法研究[J]. 楊濤,肖衡,楊博雄,熊純,阮宇鵬.  科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(36)
[4]中國油菜區(qū)試新品種產(chǎn)量和品質(zhì)性狀分析[J]. 費錦宗,沈金雄,郭彥麗,李海渤.  湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(22)
[5]基于圖像處理技術(shù)的油菜籽數(shù)量統(tǒng)計方法[J]. 劉泰格,潘禮禮,慕帥,梁銳,覃海波,徐勝勇.  吉林農(nóng)業(yè). 2019(10)
[6]基于小麥群體圖像的田間麥穗計數(shù)及產(chǎn)量預(yù)測方法[J]. 李毅念,杜世偉,姚敏,易應(yīng)武,楊建峰,丁啟朔,何瑞銀.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2018(21)
[7]玉米自動化考種過程的粘連籽粒圖像分割[J]. 張新偉,易克傳,劉向東,趙學(xué)觀,程昕昕,高連興.  中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(10)
[8]基于小麥穗部小穗圖像分割的籽粒計數(shù)方法[J]. 杜世偉,李毅念,姚敏,李玲,丁啟朔,何瑞銀.  南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[9]基于凹點尋找標(biāo)記的分水嶺算法分割粘連谷粒[J]. 吳叔珍,姚青.  浙江農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(08)
[10]基于梯度改進(jìn)Hough變換的油菜籽圖像分割方法[J]. 楊冬平.  糧油食品科技. 2016(04)

碩士論文
[1]基于機器視覺的玉米千粒重快速檢測儀的研制[D]. 王剛.吉林大學(xué) 2012
[2]基于單片機的籽粒計數(shù)計量系統(tǒng)設(shè)計[D]. 云超.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2009



本文編號：3138110