【摘 要】
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为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理,利用自行研制的数字图像系统
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院
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为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理,利用自行研制的数字图像系统采集金优402、汕优10号、中优207、嘉优99、Ⅱ优3207共5个杂交稻种的样品图像,在此基础上运用开发的相关算法软件对每幅图像进行计算,从而获得各类稻种的长、宽、长宽比、面积、紧密度、色调等外观特征参数值范围,进而建立了5个杂交稻种的图像信息库.图像信息库可显示各杂交稻种的典型图像和相关特征值信息,有助于明确其特征特性的分类界限,为检验提供阈
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