基于机器视觉技术的蔬菜种子质量检测方法研究及系统设计

发布时间：2017-09-17 09:10

  本文关键词：基于机器视觉技术的蔬菜种子质量检测方法研究及系统设计

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【摘要】：种子作为最基本的生产资料,其重要性不言而喻。种子质量的好坏直接影响农作物产量的高低,影响农民收入。在近10年里,外国公司已经占据了中国种业50%以上的市场份额,几乎涉及到所有蔬菜作物。显然,我国在争夺世界种子市场份额的激烈竞争中处于明显劣势。要提高我国的种业市场竞争力,种子质量是关键。蔬菜种子质量检测是提高种子质量必不可少的环节。传统的种子质量检测方法存在许多弊端,如主观性强、耗时耗材、工序繁琐等,无法满足当前育种智能化、自动化的发展需求。随着计算机技术和图像处理技术的快速发展,基于机器视觉的无损检测技术应运而生。为了探索新的种子质量检测方法,本文以黄瓜、辣椒、番茄、茄子四种蔬菜种子为实验对像,研究了基于机器视觉技术的蔬菜种子质量无损检测方法,并设计针对性的检测系统,可为蔬菜种子在线化、自动化育种检测提供有力的理论依据和技术支撑。论文的主要研究内容如下：首先,讨论了基于光学、电学、化学等技术检测种子质量的优缺点,并对基于机器视觉的蔬菜种子质量检测技术的研究意义、国内外研究现状及发展动态进行了分析。其次,研究了蔬菜种子图像预处理方案(图像变换、去噪滤波、阈值处理、形态学处理等)；在此基础上,对种子面积、周长、颜色等外观特征和种子发芽指数、种子平均根长、活力指数等生长特征进行提取；然后,结合BP神经网络对蔬菜种子质量进行分级、检测。最后,应用Visual Studio 2012集成开发环境开发了种子质量检测人机交互软件,该软件应用于独立环境的图像采集平台,成功自动完成了种子特征的提取和质量检测,实验结果证明该系统具有优异的检测正确率。
【关键词】：机器视觉 种子质量检测 种子特征 BP神经网络 系统设计
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 种子质量的检测方法11-12
• 1.4 研究目的和研究内容12-15
• 1.4.1 研究目的12-13
• 1.4.2 研究内容13-15
• 第二章 种子图像采集与预处理方案研究15-39
• 2.1 蔬菜种子质量检测系统的硬件构成15-17
• 2.2 常用图像色彩空间17-19
• 2.2.1 RGB色彩空间17-18
• 2.2.2 HSI色彩空间18-19
• 2.3 图像灰度化19-21
• 2.4 图像增强21-23
• 2.4.1 均值滤波21-22
• 2.4.2 中值滤波22-23
• 2.5 图像分割处理23-33
• 2.5.1 图像分割处理基本要求24-25
• 2.5.2 阈值分割25-33
• 2.6 图像的形态学处理33-38
• 2.6.1 图像中的集合论33-35
• 2.6.2 形态学基本运算35-38
• 2.7 本章小结38-39
• 第三章 蔬菜种子特征提取方法研究39-51
• 3.1 多目标区域提取40-41
• 3.2 种子外部特征提取41-47
• 3.2.1 提取种子面积特征41-42
• 3.2.2 提取种子周长特征42-45
• 3.2.3 提取种子颜色特征45-47
• 3.3 种子生长特征提取47-49
• 3.3.1 种子发芽指数47-48
• 3.3.2 种子平均根长48-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第四章 基于BP神经网络的种子质量检测方法研究51-58
• 4.1 BP神经网络检测方法51-52
• 4.2 BP神经网络的结构与算法52-54
• 4.3 神经网络训练54-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 蔬菜种子质量检测系统设计及误差分析58-65
• 5.1 系统总体设计流程58-59
• 5.2 软件开发工具介绍59-60
• 5.3 人机交互软件系统设计60-61
• 5.4 系统误差分析61-63
• 5.5 种子检测结果分析63-64
• 5.6 本章小结64-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 6.1 总结65
• 6.2 展望65-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-72
• 攻读硕士学位期间的研究成果72

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本文编号：868524