基于反射与透射图像的糯玉米叶片机器视觉识别效果分析

被引：4

作者：

邓立苗 ^{[1
]}

陈辉 ^{[2
]}

马文杰 ^{[3
]}

机构：

[1] 青岛农业大学理学与信息学院

[2] 青岛农业大学艺术学院

[3] 青岛农业大学动漫与传媒学院

来源：

粮油食品科技 | 2013年 / 21卷 / 04期

关键词：

机器视觉; 神经网络; 透射图像; 识别;

D O I：

10.16210/j.cnki.1007-7561.2013.04.003

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

利用机器视觉技术,以莱农糯38、京糯2000等13个糯玉米品种作为研究对象,从玉米叶片的反射图像和透射图像中提取与玉米叶片形状、颜色和纹理等有关的36个外观特征,利用BP神经网络方法进行训练识别,并对不同类别特征和各颜色分量对透射和反射图像的识别结果进行了分析。结果表明,透射图像较反射图像具有较高的样本识别率,13个品种样本识别率均在89%以上,研究结果对于糯玉米生长期间植株外观性状的品种识别具有积极意义。

引用

页码：80 / 83

页数：4

共 14 条

[1] 基于计算机视觉的玉米粒形检测方法 [J].