基于机器视觉的多个玉米籽粒胚部特征检测

摘要：

为了利用机器视觉进行多个玉米种子品种的自动识别，该文提出了一种针对多个玉米籽粒进行胚部检测的方法。该方法基于阈值分割和形态学，在RGB空间，采用自动屏蔽0值像素的大津法（Otsu法），根据B分量值对多粒玉米籽粒扫描图像进行分割，并采用改进的开闭运算对分割后的图像进行修整，最终得到多个玉米籽粒胚部区域。以4个黄玉米品种各45个籽粒为实验对象，以此方法进行胚部检测，为了验证所得胚部区域有效，提取胚部区域面积、周长分别与手工测量的面积、周长进行线性回归分析，R2的均值分别达到0.9834、0.9578；进一步提取所得胚部区域的形状参数，进行聚类识别，不同品种间的差距值反映了不同品种胚部视觉效果上的差异大小，4个品种中1种识别率为97.8%，其余3种均为100%；多个玉米胚部检测较每个籽粒单独处理的效率提高了29.59%。试验结果表明本文提出的多个玉米籽粒胚部检测方法可行。此研究结果为进一步研究玉米籽粒的胚部特征提供了有利条件，也为实现玉米品种的快速准确分类提供了参考。

关键词：种子、图像处理、聚类分析、玉米、胚部特征

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北农业大学理工基金项目LG20110601

在线出版日期：2013-09-27（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：145-151