基于圖像處理的小麥籽粒飽滿度檢測及品種識別.pdf

1、人們的日常生活飲食離不開小麥，小麥?zhǔn)俏覈闹饕r(nóng)作物之一，在國民經(jīng)濟(jì)中處于支柱地位。因此，在糧食檢測中，利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)小麥籽粒的飽滿度檢測和品種識別具有重要的意義。
　　小麥籽粒的飽滿度是對小麥籽粒優(yōu)劣分級的重要指標(biāo)，是育種學(xué)家們必須要考察的一個項(xiàng)目。同時(shí)，它還反映了小麥籽粒的商用價(jià)值以及小麥生產(chǎn)的重量。小麥籽粒的飽滿度還影響著小麥的品質(zhì)，是研究小麥的遺傳特性、生理特性、改良特性的重要前提。人們大都通過小麥籽粒的大小、千粒重

2、等來主觀的判定籽粒的飽滿程度，沒有一個定量的科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，因此，定量的描述小麥籽粒飽滿度等級具有重要的意義。
　　傳統(tǒng)的小麥籽粒品種識別大都通過人工視覺方法，這需要大量的人工勞動并且費(fèi)時(shí)費(fèi)力且準(zhǔn)確度不高，利用圖像處理技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、高準(zhǔn)確度的小麥品種分類，既代替了人工勞動又提高了效率。
　　本文選取了河北農(nóng)大825、7069、6425、2063、6049、6119共6個品種作為研究對象，將掃描儀與電腦連接后得到小麥籽粒圖片，選

3、取最適合的算法對圖片進(jìn)行預(yù)處理后得到質(zhì)量高的小麥籽粒輪廓圖像，進(jìn)而利用圖像處理技術(shù)，提取了小麥籽粒的形態(tài)參數(shù)（如面積、周長、伸長度等）、顏色參數(shù)（R、G、B、H、S、I方差和均值）、紋理參數(shù)（如能量、熵等）共23個特征值。
　　在小麥籽粒飽滿度檢測中，利用模糊C均值聚類(FCM)算法實(shí)現(xiàn)了小麥籽粒飽滿度的分類，分為飽滿、半飽滿和秕三類，構(gòu)建了分級模型。實(shí)驗(yàn)表明，河農(nóng)825和河農(nóng)7069具有相似的飽滿度等級，其余四個品種相似。