【摘 要】
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为了开发一种快速高效识别稻谷常见霉变真菌种类和生长时间的方法，研究采用了计算机视觉结合图像处理和模式识别的方法对真菌单菌培养图像进行了分析识别。主要通过单菌培
【机 构】
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南京农业大学,江苏南京210095
【出 处】
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2015年中国农业工程学会农产品加工及贮藏工程分会学术年会
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为了开发一种快速高效识别稻谷常见霉变真菌种类和生长时间的方法，研究采用了计算机视觉结合图像处理和模式识别的方法对真菌单菌培养图像进行了分析识别。主要通过单菌培养、图像获取、图像处理、特征提取、特征向量的分类训练的处理过程。提取真菌图像特征主要包括颜色特征、形态特征和纹理特征三个方面。同时使用线性判别PLS-DA、Fishier和非线性判别SVM、BPANN多种模式识别方法进行对比分析。结果表明，非线性判别模型的识别率要明显高于线性分类模型，尤其是SVM分类模型对五种真菌种类和生长时间的建模集分类率高达100％，且验证集识别率达到82％-100％。
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