基于机器视觉的玉米种子分类识别方法

吕晨曦 杨冬风

（黑龙江八一农垦大学电气与信息工程学院，黑龙江 大庆 163311）

0 引言

玉米种子是当今我国农业生产中不可或缺的生产资料。不同品种的玉米在抗倒伏、抗病虫害、产量、营养成分等方面存在明显差异。传统的玉米种子识别方法有以识别种子形态、幼苗形态和植株形态为主的形态学方法，以电泳法测定化学成分为主的生理生化鉴定法，依靠种子分子水平DNA和RNA等之间差异实现品种鉴别的分子生物学鉴定法。但随着市场中玉米品种的不断增加，为了保证玉米种子的纯度，避免种子掺假现象的出现，研究人员正研究一种可以准确无损地识别玉米品种的新方法。相对于传统人工识别，机器视觉识别具有省时、省力、识别准确率高等优点。利用机器视觉对玉米种子进行识别，可以脱离人工识别的束缚，为不同品种玉米种子的识别提供新的可行方法。

目前，我国对常规种子的品种检验方法主要有田间种植鉴定、色谱分析技术、利用卡尺和天平等手动测量。汪勇利用人工神经网络法对5个玉米品种共250粒种子的品种进行了识别，准确率高达92.4%。冯朝丽等结合偏最小二乘判别分析法对所选玉米种子样本进行识别分类，样本的识别精度也达到了94.66%。李奔等对玉米种子图像的颜色特征进行了研究，提出了新的颜色指标，即RGB和HSV颜色模型中各个分量所占的比例以及单位面积的占比，运用神经网络进行训练，得到很好的分类识别效果，3个品种总的识别率为93.3%。……