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《郑州大学》 2002年
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基于图像识别的储粮害虫分类的研究

张成花  
【摘要】: 本文系河南省自然科学基金和中科院模式识别国家重点实验室开放课题资助项目。 在粮食储藏期间,因害虫危害所造成的损失十分严重,怎样有效防治储粮害虫,一直都是世界各国粮食储藏行业的研究热点。早在1972年,联合国粮农组织就提出了建立在生态学基础上的害虫综合防治策略(Integrated Pests Management),而害虫的检测是IPM体系的重要组成部分。只有准确的检测,才能做到有目的的防治,既不会因虫害造成损失,也不会因盲目防治造成浪费,加重对粮食、环境的污染。 目前,我国主要采用人工扦样的方法来检测储粮害虫,由于扦样法技术落后、工作量大、效率低、还受工作人员主观因素的影响,因此难以适应我国粮食储藏工作的需要。为适应我国储粮现代化建设的需要,我们提出了基于图像识别的在线检测储粮害虫的新思路,围绕该课题本文主要进行了以下几个方面的研究工作: 1.图像识别储粮害虫检测系统的软硬件设计。分析比较了现有几种主要的储粮害虫检测方法,指出进行储粮害虫图像识别在线检测研究的意义;给出了检测系统的具体方案,软件和硬件的设计。 2.图像的预处理。在准确采集每一帧图像的基础上,通过分析比较,运用自适应的邻域平均法滤除了图像噪声;分析了矩量保持、最小误差、模糊集和最大熵四种自适应的图像阈值分割算法,选用最小误差法较好地实现了粮虫图像的自适应二值化分割;提出运用种子点火的连通区域标定法对多目标的粮虫二值化图像进行目标标定,解决了多目标害虫的识别问题。 3.特征提取。研究了主要储粮害虫的形态特征,提取了粮仓中长角扁谷盗、锯谷盗、玉米象、杂拟谷盗、赤拟谷盗、大谷盗等12种9类常见储粮害虫的面积、周长、复杂度、不变矩等14个形态特征;运用K-L变换将原始特征向量有效地压缩为6维。 4.BP神经网络分类器的设计。针对传统BP算法易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,分析了各种改进方法,提出了新的联合优化算法,使网络的收敛速度大大加快;研究了奇异值分析、线性相关性分析、输 郑州大学硕士学位论文 摘要 出影响因素分析和自适应线性单元学习四种网络结构优化方法,实现了 BP神经网络隐层节点的优化;所设计的BP网络分类器对9类害虫的识 别率达到了95石%。 5.RBF神经网络分类器的设计。分析了现有的RBF神经网络训练 方法,选用模糊C均值聚类法进行网络隐层参数的学习,用递推最小二 廖,乘算法进行输出层权值的学习,所训练的网络对9类害虫的识别率达到 瞪 了 96.7%。 6.模糊和模糊BP神经网络分类器的设计。结合本对象,研究分析 了*。uss模糊分类器的不足,提出将模糊技术和神经网络技术相结合来 实现储粮害虫分类的思想,设计了模糊BP神经网络分类器,其识别率 比hu%模糊分类器提高了15.6%,达到95石%:分析比较了所设计的 四种分类器,选用**F网络分类器进行了现场模拟实验,对9类害虫的 在线识别率达到86.5%。 7.用VC++6刀开发了基于图像识别的储粮害虫检测系统软件,并 建立了图像处理和分类器设计算法的动态连接库。 8.实现了储粮害虫的在线检测,为进一步实现整个系统的产品化奠 定了良好的基础。 本文用图像处理、模式识别、神经网络等技术来实现储粮害虫的在 线检测,设计了图像识别储粮害虫检测系统,重点研究了储粮害虫分类 器的设计。本系统的实现,可有助于粮库管理人员科学地选择决策依据, 并及时采取合理的措施,达到粮食保质、保鲜、保量的目的;并且基于 图像识别的害虫检测方法具有无污染、效率高、成本低、可以利用并完 善粮库己有的计算机粮情测控系统等优点,因此,本课题的研究具有广 。阔的应用前景和实用价值。 目前,本系统在河南郑州。民权等国家粮食储备库的现场实验,己 能以86.5%的识别率在线检测出粮仓中常见的12种害虫,得到了粮食储 藏方面专家的一致好评。不过,系统目前还不能解诀幼虫的识别问题; 我国常见的储粮害虫有 60多种,而系统仅能识别出 12种,为了更好地 满足储粮害虫检测的需要,实现系统的产品化,仍然需要进一步的研究 与探讨。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP399

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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3 李晓娟;于子翊;;基于形状不变矩和多分类器的储粮微生物识别[J];计算机应用与软件;2007年07期
4 李晓娟;陈存社;;基于均衡化及柔性形态学的显微图像边缘检测[J];计算机工程与设计;2007年11期
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中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 蒋勇;数字图像处理技术在煤矸石自动分选系统中的应用[D];西安科技大学;2004年
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5 燕孝飞;基于支持向量机的羽绒种类自动检测系统[D];江南大学;2006年
6 陆斌斌;神经网络在电力系统绝缘子裂纹检测中的应用[D];江苏大学;2007年
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
8 余丙荣;周明龙;李玲纯;;基于遗传算法的WANN的汽车发动机故障诊断分析[J];安徽工程大学学报;2011年01期
9 李兴旺,满广生;工程结构优化的神经网络模型与数值计算[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2002年02期
10 马丽丽;贺超兴;纪建伟;张志斌;;基于BP神经网络番茄果实横纵径生长的建模研究[J];安徽农业科学;2008年06期
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1 谭守标;霍剑青;郝建;王晓蒲;赵永飞;谢行恕;;高分辨率软X射线显微成像下细胞的自动提取?[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 李娜;高广勇;何宏启;曹阳;;基于神经网络模型的室内空气品质评价方法研究[A];2011中国环境科学学会学术年会论文集(第四卷)[C];2011年
3 吴敏;徐辰华;;铅锌烧结过程产量质量的神经网络预测方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 刘士荣;何文波;;基于强跟踪粒子滤波器的非线性系统故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 胡文金;周东华;;基于输入等价干扰的DC-DC变换器自适应控制[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 谭琳;文成林;;一种基于多模式的故障检测方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 夏全喜;车载组合导航系统关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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3 王小旭;非线性SPKF滤波算法研究及其在组合导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
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10 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
5 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
7 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
8 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
9 蒲锰;非侵入式矿井提升机PLC电控系统实时故障诊断方法的研究[D];山东科技大学;2010年
10 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郝安宁;安徽省江淮分水岭地区水资源问题及对策[J];安徽地质;2001年01期
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9 王慧燕,诸静;基于小波变换的边缘检测及其在绝缘瓷瓶故障诊断中的应用[J];电力系统自动化;2004年15期
10 何洪英;姚建刚;罗滇生;蒋正龙;张建波;;基于K-L变换的污秽绝缘子红外图像特征提取方法[J];电力系统自动化;2006年17期
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2 李庆中;苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D];中国农业大学;2000年
3 贾良良;应用数字图像技术与土壤植株测试进行冬小麦氮营养诊断[D];中国农业大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐蔚钦;基于分水岭分割的粘连颗粒图像分析技术研究[D];中南大学;2011年
2 宁静;数字图像识别在测控系统中的应用[D];西南交通大学;2002年
3 宋芳莉;图像边缘检测中的方法研究[D];西北大学;2002年
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6 熊熠明;基于数字图像处理及识别的玻璃容器检验系统研究[D];浙江大学;2003年
7 李辉;数字图像处理技术在玻璃瓶裂纹检测系统中的研究和应用[D];天津工业大学;2003年
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9 刘镇波;木材显微图像特征参数提取与树种判别方法研究[D];东北林业大学;2004年
10 张磊;赤潮优势藻图像分析的研究[D];天津大学;2003年
【二级引证文献】
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1 赵娟;;基于Gabor小波和支持向量机的储粮害虫图像分割[J];电脑与信息技术;2007年03期
2 王仁宝;欧阳名三;王爽;;基于DSP与改进边缘检测算法的煤矸石自动分选系统[J];电子技术应用;2011年02期
3 陈春侠;樊理山;;羽绒羽毛检测方法分析[J];化纤与纺织技术;2011年01期
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9 李丽;路小英;赵红梅;陶佳;赵艳;;基于数学形态学的镰刀菌显微图像边缘检测[J];农机化研究;2009年05期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 徐汉虹,赵善欢,朱亮锋,陆碧瑶;齿叶黄皮精油的杀虫作用与有效成分研究[J];华南农业大学学报;1994年02期
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【相似文献】
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5 王福亮;基于神经网络的基板引脚图像识别软件[J];机械工程师;2004年01期
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5 陈振林;;具有露霜判别能力的精密露点仪研制[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集(上)[C];2001年
6 偰国平;;一种准确识别图像中目标物体边缘的算法设计[A];全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2008年
7 许开宇;徐志京;郑华耀;;基于小波变换的图像识别研究[A];2003年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2003年
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4 本报记者 李彬;手机变搜索引擎[N];科技日报;2006年
5 易凡;瑞萨智能交通技术亮相ITS[N];电子资讯时报;2007年
6 沈仪;沈阳仪表院成功研制自动图像识别划片机[N];中国工业报;2009年
7 田梦;PDF图像识别助推电子政务[N];计算机世界;2007年
8 李克;DVIR:物流技术的一项重大创新[N];现代物流报;2007年
9 沈晓光编译;半导体技术向低耗能发展[N];中国电子报;2008年
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7 胡新宇;基于机器视觉的家蚕微粒子图像识别方法的研究[D];武汉理工大学;2011年
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3 刘胜强;纸卷数字化和图像识别在网上阅卷中的应用[D];电子科技大学;2010年
4 王睿;基于图像识别与匹配技术的奶牛保险系统研究[D];内蒙古大学;2011年
5 王相维;基于图像识别技术的结构位移监测系统的开发和应用[D];南京理工大学;2009年
6 甘洪泉;基于嵌入式视频监控系统的指针识别[D];华北电力大学(北京);2004年
7 刘栋嫣;基于图像识别技术的智能点钞机设计[D];哈尔滨理工大学;2005年
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10 熊辉;基于模板匹配的金刚石颗粒图像识别[D];四川大学;2005年
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