基于机器视觉的花生品种识别系统研究

• 作者: 于仁师 邓立苗 韩仲志
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 花生 图像处理 支持向量机 Visual C++ 机器视觉
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: S126|TP391
• 字数: 2217字
• 语种: 中文

摘要

为了实现花生品种自动识别，收集了12个花生品种的600粒籽仁作为实验样本，利用计算机视觉和图像处理技术对图像进行处理；然后，对每幅样本图像提取形态、颜色和纹理等3大类共48个特征，建立人工神经网络（ ANN ）和支持向量机（ SVM ）识别模型对这些特征进行分析识别，并基于 Visual C＋＋6．0环境构建识别系统。运行结果表明，SVM 方法识别效果比较稳定，对12个花生品种自我识别率达到100％，测试识别率达到83％；另外，基于Visual C＋＋的识别系统在识别效果与效率方面比Matlab 都有了较大的提高。该花生品种识别系统对于花生品种识别具有积极意义。

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	青岛农业大学理学与信息科学学院	37	271	10.0	15.0
2	邓立苗	青岛农业大学理学与信息科学学院	33	117	5.0	9.0
3	于仁师	青岛农业大学理学与信息科学学院	22	67	5.0	7.0