| 基于SVDD的小麦净度检测方法研究 |
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| 引用本文： | 康凯,张晗,刘长斌,王成,罗斌.基于SVDD的小麦净度检测方法研究[J].中国粮油学报,2023,38(7):191-198. |
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| 作者姓名： | 康凯 张晗 刘长斌 王成 罗斌 |
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| 作者单位： | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心,北京市农林科学院信息技术研究中心,北京市农林科学院智能装备技术研究中心,北京市农林科学院信息技术研究中心,北京市农林科学院智能装备技术研究中心 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2017YFD0701205）；北京市农林科学院2022年度科研创新平台建设（PT2022-34） |
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| 摘 要： | 净度是种子质量的重要指标,可以直接影响作物的产量。由于种子杂质类型较多,传统方式二分类机器学习方法,易受建模杂质种类的限制,使得模型准确率降低。为实现种子净度自动化快速检测,本研究提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)的小麦净度快速检测方法。利用工业相机获取小麦和麦壳、燕麦、大麦杂质的可见光图像,通过HALCON软件提取每粒样本的13种形态特征,借助皮尔逊相关性分析,筛选有效特征。在此基础上,分别利用SVM算法以及SVDD算法构建小麦净度识别模型,并进行分类识别对比试验。试验结果表明：SVDD算法杂质数据可以不参与建模,识别准确率达到95%以上,结合种子千粒重快速计算种子净度,在杂质占比含量20%时,检测误差为3.2%。基于SVDD的小麦净度检测方法,可以实现对小麦和多种杂质的快速分类,实现对小麦净度快速检测。
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| 关 键 词： | 小麦种子 净度检测 图像识别 SVDD |
| 收稿时间： | 2022/6/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/9/13 0:00:00 |
Research on SVDD-based Wheat Purity Detection Method |
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