基于圖像分析的玉米籽粒損傷檢測研究

張 濤 張 瑩 唐興隆 李 鴻 李 平楊清慧 代治國 張先鋒,*

(1 重慶市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，重慶 401329；2 重慶市經(jīng)貿(mào)中等專業(yè)學(xué)校，重慶 402160)

玉米是我國重要的糧食作物之一，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度不斷提高，各種機(jī)械設(shè)備對(duì)籽粒的靜載、振動(dòng)、擠壓、碰撞、沖擊等作用，難免會(huì)造成不同程度的機(jī)械損傷[1-3]。玉米籽粒受損傷后極易吸濕、霉變、生蟲，直接降低玉米的貯存時(shí)間、等級(jí)等[4-6]。因此，提高品質(zhì)檢測技術(shù)，對(duì)玉米種植、收獲、加工、分類具有重要意義。目前玉米籽粒品質(zhì)檢測主要依靠人工或機(jī)械篩選，因此，研究自動(dòng)、準(zhǔn)確、快速的玉米籽粒機(jī)械損傷檢測技術(shù)尤為重要。

機(jī)器視覺技術(shù)通過模擬人的視覺功能，對(duì)圖像進(jìn)行處理、信息提取與識(shí)別，具有無損、精度高、速度快、非接觸等優(yōu)點(diǎn)，在農(nóng)產(chǎn)品外觀品質(zhì)檢測、自動(dòng)分級(jí)等領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用[7-9]。大量學(xué)者已經(jīng)采用圖像分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、流行學(xué)習(xí)算法等技術(shù)，對(duì)水稻[10]、大豆[11]、馬鈴薯[12]、花椒[13]、小麥[14]等作物的品質(zhì)和外形缺陷進(jìn)行了研究[10-14]，并取得了令人滿意的效果。近些年，隨著軟硬件技術(shù)發(fā)展，學(xué)者們基于機(jī)器視覺識(shí)別理論及算法開發(fā)了一些實(shí)時(shí)在線分選系統(tǒng)，系統(tǒng)分類準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，可以滿足實(shí)際生產(chǎn)的要求[15-16]。玉米方面，學(xué)者采用數(shù)據(jù)融合、邊界算法、閾值分割等方法對(duì)籽粒的機(jī)械裂紋、內(nèi)部應(yīng)力損傷、霉變等進(jìn)行了識(shí)別研究[17-19]，同時(shí)開發(fā)了視覺精選系統(tǒng)[20]，極大提高了品質(zhì)分揀的生產(chǎn)效率。流行學(xué)習(xí)算法在農(nóng)產(chǎn)品缺陷檢測方面的可靠性和準(zhǔn)確性較高，但需要的樣本數(shù)量極大，眾多特征疊加會(huì)產(chǎn)生大量冗余信息[5,12]，而圖像分析可以通過區(qū)域分割、特征提取、輸入模型，快速進(jìn)行判別。……