基于外观特征识别的花生品种与品质检测方法

• 作者: 赵友刚 韩仲志
• 来源期刊: 中国粮油学报
• 学科: 农学
• 关键词: 花生 品种识别 品质检验 主分量分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 信息自动化
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: S126
• 字数: 3093字
• 语种: 中文

摘要

花生的品种和品质检测是花生育种实践和质量检验的重要内容.为了评价通过外观特征进行大数目花生种子检验可行性,采用图像识别的方法通过数码相机拍得了48个品种和同一品种6种不同品质的花生群体图像,基于主分量分析和人工神经网络的方法建立和检验了由形态类、纹理类、颜色类共49个种子外观特征构建的识别模型并进行了模型组合优化.结果表明:模型优化后品种识别率和品质识别率分别达到91.2%和93.0%;颜色类特征在品种品质检测上效果优势明显;外观特征对品质的区分度较对品种的区分度大.采用机器视觉检测具有成本和速度上的优势,能够用于花生品种和品质的真伪鉴定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩仲志	青岛农业大学信息科学与工程学院	37	271	10.0	15.0
2	赵友刚	青岛农业大学信息科学与工程学院	12	165	7.0	12.0