【摘 要】
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玉米种子纯度直接影响了玉米的品相和生长状况,因此玉米种子纯度检测成为育种和生产上迫切的需求。但是传统的玉米种子纯度检测方法大多数是基于人工检测,存在检测精度的问题,为此本文提出一种基于改进YOLO模型的玉米种子纯度检测方法。本文研究内容如下:（1）将小波变换理论引入到种子纯度检测中,提取种子纹理特征,对其特征进行分类。（2）本文将使用基于小波域的共生矩阵模型来提取图像的纹理特征。本文先利用小波分解
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玉米种子纯度直接影响了玉米的品相和生长状况,因此玉米种子纯度检测成为育种和生产上迫切的需求。但是传统的玉米种子纯度检测方法大多数是基于人工检测,存在检测精度的问题,为此本文提出一种基于改进YOLO模型的玉米种子纯度检测方法。本文研究内容如下:（1）将小波变换理论引入到种子纯度检测中,提取种子纹理特征,对其特征进行分类。（2）本文将使用基于小波域的共生矩阵模型来提取图像的纹理特征。本文先利用小波分解原始图像来获去四个不同的滤波图像,然后使用量化方式来处理所得到的四个图像间的差异;最终利用共生矩阵得到的图像纹理特再来进行图像分类。（3）本文研究基于YOLO深度学习网络的识别模型。采用遗传算法和参数选择改进粒子群算法优化网络分别训练和识别不同程度种子,比较遗传算法与粒子群算法上的优势与不足,在此利用遗传算法对粒子群算法改进,实现对基于YOLO深度学习网络的优化。（4）对比生物学检验方法和图像识别与处理系统两种方法取得的结果,用于修正图像识别与处理系统结果,使得最终获得的图像识别与处理系统结果符合要求,对比人工鉴定结果精准度高达99.5%。
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