文献类型：期刊文章

作　　者：韩仲志[1,2] 杨锦忠[1,3]

机构地区：[1]青岛农业大学数字农业研究中心,山东青岛266109 [2]青岛农业大学信息科学与工程学院,山东青岛266109 [3]青岛农业大学农学与植保学院,山东青岛266109

出　　处：《玉米科学》

基　　金：山东省科技攻关项目(072137,082115);山东省科技攻关计划“玉米果穗和子粒的图像处理技术研究与自动分析软件研制”(2009GG10009005)

年　　份：2010

卷　　号：18

期　　号：2

起止页码：146-148

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：评价通过机器视觉的方法进行穗行数自动检测的可行性,提出一种基于边界标记和离散曲率的边缘算法确定行数,建立了检测模型。在扫描78幅不同玉米品种的果穗横断面图像的基础上进行检验。结果表明:试样玉米的穗行数为12～18行,检测的绝对误差为0.103行,相对误差率为0.66%,零误差率达到90%以上。实验证明检测算法真实可靠,机器视觉具有成本和速度上的优势,能够用于玉米穗行数的自动检测。

关 键 词：玉米 图像处理 边界标记  离散曲率 穗行数

分 类 号：S513]