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基于机器视觉的小麦质量判别系统的研究

周佳璐  
【摘要】:本文利用机器视觉技术,对小麦品质检验进行了系统研究,包括同产地同年份品质参差的小麦识别、同产地不同年份的小麦识别和在谷物储存中经常会出现的发霉和发芽的小麦识别三个方面。 本文通过实验研究了小麦图像获取的技巧,获得小麦图像后,利用分水岭算法将小麦籽粒(特别是一些粘连籽粒)从背景中分割出来,再提取它们的形态和色彩参数,最后建立BP神经网络模型来识别各个类别的小麦籽粒。 通过研究发现,对于同产地同年份小麦的识别,优质小麦的识别准确率能达到90%以上,劣质小麦的识别准确率也能达到80%以上,经多个测试集验证,此模型是稳定且可靠的。对于同产地不同年份的小麦识别,发现如果保存得当,人眼很难根据其外观特征判断其生产年份,因此计算机也很难做出判断。对于正常、发霉和发芽小麦的识别,发芽小麦预报比较稳定,均在80%以上;正常和长霉籽粒结果不甚理想,可能是发霉小麦在清洗了霉菌之后,特征不明显,影响识别结果,因此还需深入研究。此外本文还分别讨论了形态参数和色彩参数对模型的影响。 最后本文尝试将遗传算法和BP神经网络联用挑选变量,分别建立误差为0.001和0.00001的GA-BP模型,结果显示后者重建的BP新模型的识别能力比前者强,也不逊于原BP模型,因此可以替代原有BP模型,达到优化网络的目的。另外通过计算变量之间的夹角余弦值,本文讨论了变量之间的关系。


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