【摘 要】
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为了解决目前国内联合收获机缺乏针对含杂率、破碎率的在线监测装置的问题,该文提出基于机器视觉的水稻图像采集,杂质与破碎籽粒分类识别方法。采用带色彩恢复的多尺度Retine
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项(2016YFD0702001);江苏省重点研发计划(BE2017358);镇江市重点研发计划(NY2016016)
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为了解决目前国内联合收获机缺乏针对含杂率、破碎率的在线监测装置的问题,该文提出基于机器视觉的水稻图像采集,杂质与破碎籽粒分类识别方法。采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法增强原始图像,对HSV颜色模型的色调、饱和度两个通道分别设定阈值进行图像分割,并结合形状特征得到分类识别结果。采用综合评价指标对试验结果进行量化评价,研究表明,茎秆杂质识别的综合评价指标值达到了86.92%,细小枝梗杂质识别的综合评价指标值为85.07%,破碎籽粒识别的综合评价指标值为84.74%,平均识别一幅图像的时间为3.24 s。结果表明,所提出的算法能够快速有效识别出水稻图像中的杂质以及破碎籽粒,为水稻含杂率、破碎率的在线监测提供技术支撑。
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