基于机器视觉技术预测玉米质量等级的方法研究

发布时间：2017-10-06 19:32

  本文关键词：基于机器视觉技术预测玉米质量等级的方法研究

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【摘要】：国家标准规定玉米的质量定等指标为容重,为了实现利用机器视觉快速预测玉米等级,采用自行构建的基于机器视觉技术的玉米检测系统获取4种不同等级的玉米籽粒图像,通过均值滤波、最大类间方差法和形态学运算对玉米籽粒和背景进行处理、分割和特征参数的选取,并采用主成分分析法确定图像特征信息的最佳主成分因子数,建立以玉米容重为基础的8-21-4三层BP神经网络质量等级识别模型。结果表明:利用BP神经网络对基于完整籽粒图像和籽粒横切面图像的玉米等级的总体识别率均在90%以上,因此利用该模型对玉米等级的检测识别具有较高的可行性。
【作者单位】： 河南工业大学粮油食品学院粮食储藏与安全教育部工程研究中心粮食储运国家工程实验室;
【关键词】： 玉米 质量等级 机器视觉 主成分分析 BP神经网络
【分类号】：S513;TP391.41
【正文快照】： 按照国家标准GB 1353—2009规定,玉米等级是按容重大小进行划分,该标准是玉米在收购等流通环节中判断质量等级的重要依据,能够确切地反映玉米自身的成熟度、完整度、均匀度和使用价值[1]。籽粒的大小、形状、水分含量、整齐度、饱满程度、胚乳质地等多方面因素决定了玉米容重

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本文编号：984651