文献类型： 中文期刊

作者： 赵学观 ¹ ; 王秀 ² ; 李翠玲 ² ; 高原源 ² ; 王松林 ² ; 冯青春 ³ ;

作者机构： 1.北京农业智能装备技术研究中心;国家农业智能装备技术研究中心;中国农业大学信电学院

2.;北京农业智能装备技术研究中心;国家农业智能装备技术研究中心;中国农业大学信电学院

3.;北京农业智能装备技术研究中心;国家农业智能装备技术研究中心;中国农业大学信电学院;

关键词： 番茄种子;品种识别;计算机视觉;神经网络

期刊名称： 浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2017 年 08 期

页码： 1375-1383

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 提出了一种基于主成分分析优化(PCA)及竞争性神经网络(LVQ)的番茄种子品种识别方法,对番茄品种识别技术与算法进行了研究,提取了番茄种子的几何特征、纹理特征和7个不变矩特征,通过主成分分析选取了4个主成分作为人工神经网络的输入,对黑迪、红迪、佳粉十八、金迪、丘比特5个品种进行了LVQ神经网络品种识别试验。试验结果表明,竞争层节点数目为20,训练次数为96时每粒种子识别的平均耗时最短,识别准确率最高,分别为0.2 s、90.5%,基于机器视觉的番茄种子品种识别与检测方法是可行的。