文献类型： 中文期刊

作者： 张晗 ¹ ; 王成 ¹ ; 董宏图 ¹ ; 吴旭东 ² ; 闫宁 ² ; 宋鹏 ³ ; 罗斌 ¹ ;

作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心

2.北京农业智能装备技术研究中心

3.华中农业大学植物科学技术学院

关键词： 白菜种子;精选;种子活力;机器视觉

期刊名称： 农机化研究

ISSN： 1003-188X

年卷期： 2021 年 012 期

页码： 31-36

收录情况： 北大核心

摘要： 针对白菜种子,以北京小杂55号为研究对象,使用机器视觉技术获取种子10个颜色特征和6个形状特征,再通过单粒种子萌发试验确定种子活力,并使用曼-惠特尼U检验分析种子活力与图像特征的相关性。将显著相关图像特征与种子发芽实验结果组成数据集,结合偏最小二乘判别分析法建立分类模型,并通过MatLab软件进行了仿真分析。结果表明:白菜种子的R分量均值、R分量标准差、G分量均值、G分量标准差、B分量标准差、H分量均值、H分量标准差、S分量均值、S分量标准差和圆形度P与白菜种子活力显著相关。结合这些特征,使用偏最小二乘判别分析法建立分类模型,进行种子精选,可以将该批白菜种子发芽率由原始50.67%提升至69.43%。由此表明,可通过机器视觉技术对白菜种子进行精选,从而提高种子的活力。