文献类型：期刊文章

作　　者：朱启兵[1] 冯朝丽[1] 黄敏[1] 朱晓[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院,轻工过程先进控制教育部重点实验室,无锡214122

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61271384;61275155);江苏省自然科学基金(BK2011148);中国博士后科学基金(2011M500851);中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP21132)

年　　份：2012

卷　　号：28

期　　号：23

起止页码：271-276

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20130315914972)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。

关 键 词：机器视觉 光谱分析 种子 玉米 图像熵 PLS投影分析算法  PLSDA  

分 类 号：TP391.4]