| 玉米自动化考种过程的粘连籽粒图像分割 |
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| 引用本文： | 张新伟,易克传,刘向东,赵学观,程昕昕,高连兴. 玉米自动化考种过程的粘连籽粒图像分割[J]. 中国农业大学学报, 2018, 23(10): 144-151 |
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| 作者姓名： | 张新伟 易克传 刘向东 赵学观 程昕昕 高连兴 |
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| 作者单位： | 安徽科技学院机械工程学院;玉米育种安徽省工程技术研究院;新疆大学科学技术学院;北京农业智能装备技术研究中心;安徽科技学院农学院;沈阳农业大学工程学院 |
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| 基金项目： | 安徽省科技攻关项目（1501031095）；安徽科技学院自然科学研究项目（ZRC2016481）；安徽省高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0542、KJ2018A0543） |
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| 摘 要： | 针对玉米自动化考种过程籽粒粘连导致穗粒数统计准确率低的问题,提出一种遗传算法(GA)与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的分割方法(GA+改进PCNN),对粘连玉米籽粒图像的分割问题进行研究。采用数学形态学和wiener滤波对待分割图像去噪,基于小波变换进行多图像融合得到新图像;利用遗传算法寻找改进PCNN模型中参数β、αE和VE的最优解并进行图像分割。结果表明:1)本研究方法对粘连玉米籽粒的分割准确率为98%;2)本研究方法的交叉熵、区域内部均匀性、形状测度维和区域对比度指标依次为0.079 4、0.975 4、0.878 5和0.869 2,总体优于OTSU、改进分水岭、迭代法全局阈值和未改进PCNN分割算法;3)本研究方法的单幅图像处理时间为22.07s,用时长于各比较算法,但分割效果最理想。
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| 关 键 词： | 玉米籽粒 自动化考种 籽粒粘连 图像分割 |
| 收稿时间： | 2018-02-28 |
Image segmentation of adhesive corn seeds during automatic seed test |
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| ZHANG Xinwei,YI Kechuan,LIU Xiangdong,ZHAO Xueguan,CHENG Xinxin and GAO Lianxing. Image segmentation of adhesive corn seeds during automatic seed test[J]. Journal of China Agricultural University, 2018, 23(10): 144-151 |
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| Authors: | ZHANG Xinwei YI Kechuan LIU Xiangdong ZHAO Xueguan CHENG Xinxin GAO Lianxing |
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| Affiliation: | School of Mechanical Engineering, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China;Institute of Corn Breeding Engineering and Technology of Anhui Province, Fengyang 233100, China,School of Mechanical Engineering, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China;Institute of Corn Breeding Engineering and Technology of Anhui Province, Fengyang 233100, China,School of Science and Technology, Xinjiang University, Akesu 843000, China,Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing 100097, China,School of Agriculture, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China;Institute of Corn Breeding Engineering and Technology of Anhui Province, Fengyang 233100, China and College of Engineering, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | corn seeds automatic seeds test grain adhesion image segmentation |
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