利用机器视觉识别麦粒内米象发育规律与龄期

• 作者: 张晓东 张红涛 朱洋 毛罕平 谭联
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 机器视觉 算法 粮虫 变态发育 FDK算法 特征提取 龄期识别
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 201-208
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4|S512.1+1
• 字数: 6868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.024

摘要

研究麦粒内部粮虫生长规律,判断粮虫所处发育龄期,为制定合理的防治措施提供科学依据,具有重要的社会经济价值.该文提出一种基于机器视觉的麦粒内米象变态发育规律及龄期识别研究方法.试验利用Micro-CT获取侵染麦粒投影数据,应用z-FDK(z-Feldkamp-Davis-Kress)算法重建出侵染粒的二维图像,利用图像分割及形态学方法得到虫体图像.提取了虫体的8个二维特征、4个三维特征、7个不变矩特征和7个基于灰度共生矩阵的显著性纹理特征,构成26维原始特征空间.根据不同龄期虫体特征的变化,研究米象在麦粒内的变态发育规律.利用模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)优化虫体原始特征,构建了优化后的10维特征空间.运用人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子和径向基核函数参数,实现对麦粒内米象所处发育龄期的自动判别.试验结果表明,米象变态发育规律与实际情况一致,且对米象龄期的识别率达到97％,可有效判别出侵染粒中米象所处发育龄期.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓东	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	43	494	15.0	20.0
2	毛罕平	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	235	4472	37.0	54.0
3	谭联	华北水利水电大学电力学院	23	32	4.0	4.0
4	张红涛	华北水利水电大学电力学院	71	659	12.0	23.0
5	朱洋	华北水利水电大学电力学院	9	8	2.0	2.0