基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。