基于稀疏表示算法的高通量玉米果穗粒型识别系统

摘要：

玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,同时满足高通量以及无损测量的要求,该文以果穗整体为研究对象,基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统(果穗未脱粒).以掉落抓拍法硬件采集平台采集3种不同粒型(硬粒型、马齿型、半马齿型)的玉米穗图像,首先使用帧差法获取果穗轮廓,再通过G通道分离、OTSU算法(最大类间方差法)得到籽粒轮廓信息,提取籽粒部分颜色、形状、纹理特征作为分类依据,每种粒型取200粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典,对每一个测试样本计算稀疏表示系数,根据最小重构误差判定籽粒粒型类别.结果表明,该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计,识别正确率达到94.8%,测量速度达到28穗/min,大大提高了玉米粒型统计的效率.

关键词：识别、机器视觉、图像处理、稀疏表示、玉米果穗粒型、高通量

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国农业大学基本科研业务费专项,公益性行业农业科研专项"作物育种材料农艺性状信息高通量获取与辅助筛分技术"201203026

在线出版日期：2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：219-224