玉米果穗表面性狀（幾何性狀和穗粒數(shù)量）的自動(dòng)檢測識別技術(shù)已成為目前玉米產(chǎn)業(yè)中的一項(xiàng)重點(diǎn)研究內(nèi)容,玉米的種植在我國非常普遍,是我國的主要糧食作物。隨著我國逐步進(jìn)入工業(yè)化國家,耕地面積在逐年減少,然而我國對玉米的需求量并沒有減少,反而隨著人民生活水平的提高,玉米越來越受到大家的追捧,提高玉米單位面積的產(chǎn)量迫在眉睫,提高玉米產(chǎn)量的方法有很多,而好品種的選育是重要的方法之一。為了更好地實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)玉米果穗數(shù)字化考種技術(shù)的進(jìn)程,本文提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)的玉米果穗穗粒分割思想,該技術(shù)提高了傳統(tǒng)閾值分割方法分割效果不理想,容易形成籽粒粘連或分割后邊緣部分籽粒丟失的缺點(diǎn),進(jìn)一步提高了玉米果穗穗�？倲�(shù)量自動(dòng)檢測的準(zhǔn)確性。此外,基于新的分割方法,論文提出了一系列基于玉米果穗形態(tài)特征（果穗大小、穗粒數(shù)、穗行數(shù)）的計(jì)算方法。本研究實(shí)現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的玉米果穗表面性狀信息精準(zhǔn)獲取,研究過程主要分為兩大部分:1、基于邊緣提取方法,獲取玉米果穗邊界信息,并逐個(gè)掃描記錄果穗邊界信息進(jìn)行分析計(jì)算,可以準(zhǔn)確地獲得玉米果穗表面幾何特征,其長、寬和長寬比的平均準(zhǔn)確率分別可達(dá)到97.8%、96.7%、95.8%。2、基于新... 

【文章來源】：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

玉米果穗樣本Fig.2Corngrainsamples

景區(qū)分度大的圖像，獲取適合本文研究的玉米果穗灰度圖像，能夠最大程度的保留圖像的度信息，本文通過大量的實(shí)驗(yàn)，反復(fù)對比最終的處理結(jié)果，確定選用分量法對圖像進(jìn)行灰化處理。各方法灰度化處理玉米果穗圖像的結(jié)果如下圖所示：

（i)1 號 G 分量圖 （j）2 號 G 分量圖（k）1 號 B 分量圖 (l)2 號 B 分量圖圖 5 三種灰度化方法結(jié)果比較圖Fig.5 Three methods of gray level results comparison chart通過對玉米果穗分量法處理后的 R、G、B 各分量圖進(jìn)行比較分析，根據(jù)其各自的灰度直圖，選取目標(biāo)圖像和背景圖像灰度值差距最大的 R 分量圖作為本文研究所需要的玉米果穗度圖。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3572178