文献类型：期刊文章

作　　者：韩仲志[1] 赵友刚[1]

机构地区：[1]青岛农业大学信息科学与工程学院,青岛266109

出　　处：《中国粮油学报》

基　　金：山东省科技攻关项目(2006GG2209015)

年　　份：2009

卷　　号：24

期　　号：5

起止页码：123-126

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：花生的品种和品质检测是花生育种实践和质量检验的重要内容。为了评价通过外观特征进行大数目花生种子检验可行性,采用图像识别的方法通过数码相机拍得了48个品种和同一品种6种不同品质的花生群体图像,基于主分量分析和人工神经网络的方法建立和检验了由形态类、纹理类、颜色类共49个种子外观特征构建的识别模型并进行了模型组合优化。结果表明:模型优化后品种识别率和品质识别率分别达到91.2%和93.0%;颜色类特征在品种品质检测上效果优势明显;外观特征对品质的区分度较对品种的区分度大。采用机器视觉检测具有成本和速度上的优势,能够用于花生品种和品质的真伪鉴定。

关 键 词：花生 品种识别  品质检验  主分量分析 神经网络

分 类 号：S126]