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文章基于机器视觉，通过图像获取系统得到大豆的表面颜色特征，应用SAS对大豆表面颜色特征进行LOGISTIC回归后，应用BP神经网络对大豆进行标准粒与细菌斑点病粒的分类。经过网络训练后，选用收敛效果好的网络对数据进行仿真预测，共计160粒，其中标准大豆80粒，细菌斑点病80粒。得到的测试识别率为：标准大豆96.3％、大豆菌斑粒98．8％。本研究为大豆菌斑粒的在线识别提供了一定的依据，有利于实现大豆的在线缺陷粒检测。