基于机器视觉的大豆籽粒精选技术

• 作者: 张长利 房俊龙 杨方 王树文 王润涛 田磊
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 机器视觉 图像处理 模型 BP神经网络 精选 大豆
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 355-359
• 分类号: TP391.41|S126
• 字数: 4067字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.062

摘要

为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像.通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理3方面的特征参数15个.采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98％.试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示:该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3％、93.4％、92.2％、95.9％,筛选效率达到每分钟300粒,将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树文	东北农业大学工程学院	48	503	13.0	20.0
2	张长利	东北农业大学工程学院	89	1124	17.0	29.0
3	杨方	东北农业大学工程学院	70	694	13.0	23.0
4	房俊龙	东北农业大学工程学院	120	1028	15.0	29.0
5	王润涛	东北农业大学工程学院	38	269	10.0	15.0