基于机器视觉的大豆籽粒精选技术

摘要：

为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像.通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理3方面的特征参数15个.采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98％.试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示:该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3％、93.4％、92.2％、95.9％,筛选效率达到每分钟300粒,将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的.

关键词：机器视觉、图像处理、模型、BP神经网络、精选、大豆

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.41;S126(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省博士后启动基金LBH-Z10249;东北农业大学博士启动基金Z010RCB42;黑龙江省教育厅基金项目11541023

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：355-359