机器视觉在农作物种子检测中的研究进展

摘要：

农作物种子是农业生产的基础.种子检测作为一种重要的手段,在种子生产、贸易和利用的各个环节都扮演着不可或缺的角色.然而传统的农作物种子识别方法效率低,需要人力以及专业检测设备的支持.相比之下,机器视觉技术能够通过模拟人的视觉功能来实现对目标的无损检测,效率高、准确度高,有助于实现农作物种子的品种识别、分级、分类的自动化、智能化.首先简单叙述了机器视觉技术中图像采集、预处理的方法,并以玉米种子为例给出了目前主流的处理流程,然后具体叙述了机器视觉技术中传统机器学习和深度学习两种检测方式在农作物种子检测中的应用,最后针对玉米不完善粒的研究,在分为以上两种检测方式进行具体叙述的同时,指出了目前存在的问题以及玉米不完善粒检测未来的研究方向.

关键词：种子检测、机器视觉、不完善粒、图像处理

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFD0401004

在线出版日期：2023-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：69-83