多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别

摘要：

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统.针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率.对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上.研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率.

关键词：特征提取、主成分分析、神经网络、玉米种子、品种识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP391;S513(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省科技计划资助项目J05G16

在线出版日期：2010-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：199-204,后插5