【摘 要】
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基于稻种老化时间不同时的物理学和生理学差异,提出一种基于红外热成像技术及广义回归神经网络的快速、无损检测稻种发芽率的检测方法,解决传统稻种发芽率检测方法操作复杂、
【机 构】
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南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,远程测控技术江苏省重点实验室,南京农业大学农学院/作物遗传与种质创新国家重点实验室
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（31401610）, the Natural Science Foundation of Jiangsu Province（BK20130696）, the Fundamental Research Funds for the Central Universities（KYZ201427）, Remo
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基于稻种老化时间不同时的物理学和生理学差异,提出一种基于红外热成像技术及广义回归神经网络的快速、无损检测稻种发芽率的检测方法,解决传统稻种发芽率检测方法操作复杂、实验周期长等问题。在温度为45℃、湿度为90%的条件下,将水稻种子依次老化0,1,2,3,4,5,6和7 d,得到不同发芽率的种子;采集稻种红外热图像,然后提取稻种胚芽部位数据,总计144份,随机分为校正集和预测集,其中校正集96份,预测集48份;分析和比较不同老化天数稻种红外热差异,从物理学和生理学方面揭示稻种发芽率与红外热图像间的关系,结合偏
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