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基于SVDD的小麦净度检测方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 康凯 1 ; 张晗 1 ; 刘长斌 1 ; 王成 1 ; 罗斌 1 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院智能装备技术研究中心;北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 小麦种子;净度检测;图像识别;SVDD

期刊名称： 中国粮油学报

ISSN： 1003-0174

年卷期： 2023 年 38 卷 007 期

页码： 191-198

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 净度是种子质量的重要指标,可以直接影响作物的产量.由于种子杂质类型较多,传统方式二分类机器学习方法,易受建模杂质种类的限制,使得模型准确率降低.为实现种子净度自动化快速检测,本研究提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)的小麦净度快速检测方法.利用工业相机获取小麦和麦壳、燕麦、大麦杂质的可见光图像,通过HALCON软件提取每粒样本的13种形态特征,借助皮尔逊相关性分析,筛选有效特征.在此基础上,分别利用SVM算法以及SVDD算法构建小麦净度识别模型,并进行分类识别对比实验.实验结果表明:SVDD算法杂质数据可以不参与建模,识别准确率达到95%以上,结合种子千粒重快速计算种子净度,在杂质数量占比20%时,检测误差为3.2%.基于SVDD的小麦净度检测方法,可以实现对小麦和多种杂质的快速分类,实现对小麦净度快速检测.

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