發(fā)布時(shí)間：2020-12-05 02:34

　　玉米種子純度是決定玉米產(chǎn)量的關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)的玉米種子純度鑒定方法包括田間鑒定、室內(nèi)鑒定和種植鑒定。國(guó)際谷物科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)（ICC）、國(guó)際種子檢驗(yàn)協(xié)會(huì)（ISTA）和農(nóng)業(yè)部均推薦使用聚丙烯酰胺凝膠電泳法（PAGE）進(jìn)行玉米種子純度室內(nèi)鑒定。由于該方法操作復(fù)雜,對(duì)專業(yè)知識(shí)要求高,鑒定周期長(zhǎng),無(wú)專業(yè)便攜設(shè)備,不適合玉米種子純度的現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別。為解決玉米種子流通場(chǎng)合缺少純度鑒定儀器設(shè)備的問(wèn)題,提高玉米種子純度鑒定效率,保障玉米收成,提高農(nóng)民收入,本文研發(fā)出便攜式玉米種子純度識(shí)別儀,并對(duì)玉米種子純度識(shí)別方法進(jìn)行研究。論文主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括:（1）研制便攜式玉米種子純度快速識(shí)別儀。通過(guò)應(yīng)用需求分析,玉米種子純度識(shí)別儀由硬件和軟件兩部分構(gòu)成。硬件部分主要由圖像采集系統(tǒng)、光照系統(tǒng)、玉米種子傳輸系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成。通過(guò)該儀器可一次性自動(dòng)采集多粒玉米種子的頂端和無(wú)胚芽側(cè)圖像信息,圖像統(tǒng)一以BMP格式保存待處理。軟件算法主要由圖像增強(qiáng)、色彩特征提取優(yōu)化和純度聚類識(shí)別算法等構(gòu)成。（2）提出采用三通道灰度自適應(yīng)拉伸融合的方法增強(qiáng)玉米種子圖像。該方法分別對(duì)玉米種子單通道圖像增強(qiáng)后再將三個(gè)單通道（R、G、B）進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：133 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 玉米種子純度鑒定的現(xiàn)行方法
        1.2.1 田間鑒定
        1.2.2 室內(nèi)鑒定
        1.2.3 種植鑒定
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)
        1.3.1 玉米種子純度識(shí)別算法的國(guó)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)
        1.3.2 玉米種子純度識(shí)別算法的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)
        1.3.3 研究現(xiàn)狀分析
    1.4 課題研究的目的和意義
    1.5 課題來(lái)源以及研究主要內(nèi)容
    1.6 課題研究方法與技術(shù)路線
第二章 便攜式動(dòng)態(tài)玉米種子純度識(shí)別儀的研制
    2.1 引言
    2.2 儀器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及工作原理
    2.3 玉米種子傳輸系統(tǒng)和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.4 光照系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.5 圖像采集裝置設(shè)計(jì)
    2.6 玉米種子圖像研究樣本采集
    2.7 本章小結(jié)
第三章 玉米種子圖像預(yù)處理
    3.1 引言
    3.2 玉米種子圖像自適應(yīng)增強(qiáng)處理
    3.3 玉米種子圖像多區(qū)域分割提取
    3.4 本章小結(jié)
第四章 玉米種子多區(qū)域色彩特征提取及優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 玉米種子色彩模型分析
        4.2.1 玉米種子RGB色彩模型
        4.2.2 玉米種子HSI色彩模型
        4.2.3 玉米種子Lab色彩模型
    4.3 玉米種子多區(qū)域RGB、HSI、Lab色彩參數(shù)提取
    4.4 玉米種子圖像色彩特征優(yōu)化選擇
        4.4.1 玉米種子圖像色彩特征初步優(yōu)化
        4.4.2 玉米種子圖像色彩細(xì)節(jié)特征小波分解優(yōu)化
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于多聚類概率模型的玉米種子純度快速識(shí)別算法
    5.1 引言
    5.2 聚類識(shí)別方法論證及確定
        5.2.1 有監(jiān)督機(jī)制分類
        5.2.2 無(wú)監(jiān)督機(jī)制分類
    5.3 基于劃分聚類方法-K-means聚類識(shí)別玉米種子純度
        5.3.1 基于劃分聚類方法-K-means聚類模型設(shè)計(jì)
        5.3.2 基于劃分聚類方法-K-means聚類模型效果分析
    5.4 基于模型聚類方法-自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）聚類識(shí)別玉米種子純度
        5.4.1 基于模型聚類方法-自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）聚類模型設(shè)計(jì)
        5.4.2 基于模型聚類方法-自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）聚類效果分析
    5.5 基于層次聚類法-兩步聚類法識(shí)別玉米種子純度
        5.5.1 基于層次聚類法-兩步聚類模型設(shè)計(jì)
        5.5.2 基于層次聚類法-兩步聚類效果分析
    5.6 三種聚類模型聚類效果總結(jié)
    5.7 基于多聚類概率模型的聚類結(jié)果綜合評(píng)價(jià)
    5.8 本章小結(jié)
第六章 玉米種子純度識(shí)別儀識(shí)別方法試驗(yàn)與驗(yàn)證
    6.1 引言
    6.2 純度識(shí)別軟件設(shè)計(jì)
        6.2.1 聚類數(shù)據(jù)預(yù)處理
        6.2.2 聚類數(shù)據(jù)預(yù)處理試驗(yàn)及分析
    6.3 純度識(shí)別試驗(yàn)與驗(yàn)證
        6.3.1 試驗(yàn)與驗(yàn)證樣本的選取
        6.3.2 試驗(yàn)與驗(yàn)證結(jié)果
    6.4 小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 論文工作結(jié)論
    7.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間主要成果
    1.發(fā)表論文
    2.授權(quán)專利
    3.主持與參與項(xiàng)目
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用少量波段近紅外光譜圖像鑒定玉米種子純度[J]. 冉航,崔永進(jìn),靳召晰,嚴(yán)衍祿,安冬.  光譜學(xué)與光譜分析. 2017(09)
[2]基于聯(lián)合偏度的高光譜圖像波段選擇對(duì)玉米種子分類研究（英文）[J]. 楊賽,朱啟兵,黃敏.  光譜學(xué)與光譜分析. 2017(03)
[3]高光譜成像技術(shù)檢測(cè)玉米種子成熟度[J]. 楊小玲,由昭紅,成芳.  光譜學(xué)與光譜分析. 2016(12)
[4]玉米雜交種及其農(nóng)藝性狀的系統(tǒng)聚類分析[J]. 劉建新,李清超,文瓊,馬俊,王嵩,吳瑞,田井平.  中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2015(27)
[5]基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的玉米種子純度檢測(cè)模型更新[J]. 唐金亞,黃敏,朱啟兵.  光譜學(xué)與光譜分析. 2015(08)
[6]基于三維實(shí)體模型的玉米顆粒干燥過(guò)程中內(nèi)部應(yīng)力分析[J]. 劉軍,孔寧華,張世偉,張志軍.  沈陽(yáng)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(03)
[7]鑒別玉米雜交種純度的近紅外光譜分析技術(shù)研究[J]. 黃華軍,嚴(yán)衍祿,申兵輝,劉哲,顧建成,李紹明,朱德海,張曉東,馬欽,李林,安冬.  光譜學(xué)與光譜分析. 2014(05)
[8]基于高光譜圖像技術(shù)的玉米雜交種純度鑒定方法探索[J]. 賈仕強(qiáng),劉哲,李紹明,李林,馬欽,張曉東,朱德海,嚴(yán)衍祿,安冬.  光譜學(xué)與光譜分析. 2013(10)
[9]基于機(jī)器視覺(jué)的多個(gè)玉米籽粒胚部特征檢測(cè)[J]. 程洪,史智興,尹輝娟,馮娟,李亞南.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(19)
[10]基于多尺度的高動(dòng)態(tài)紅外圖像增強(qiáng)算法[J]. 朱道廣,隋修寶,朱才高,劉寧,陳錢.  紅外技術(shù). 2013(08)

博士論文
[1]玉米種子凈度超聲波檢測(cè)方法及裝置研究[D]. 晉艷云.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[2]高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)玉米種子品質(zhì)研究[D]. 楊小玲.浙江大學(xué) 2016
[3]稻飛虱生境因子遙感監(jiān)測(cè)及應(yīng)用[D]. 石晶晶.浙江大學(xué) 2013
[4]聚類學(xué)習(xí)的理論分析與高效算法研究[D]. 白亮.山西大學(xué) 2012
[5]聚類分析中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 楊小兵.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]腰椎間盤突出癥術(shù)后復(fù)發(fā)患者的腰痛功能障礙評(píng)估[D]. 趙群.蘇州大學(xué) 2014



本文編號(hào)：2898707