基于机器视觉的农作物种子计数检测系统

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2、原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果，本论文不包含。除文中已经注明引用的内容外其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：餐療／日期：孕Ｊ间专Ｉ巧关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管，：、使用学位论文的规定其中包括①学校有权保管、并向有关部口送交学位论文的原件与复印件；③学校可Ｗ采用影印、缩

3、印或其它复制手段复制并保存学位论文；⑤学校可允许学｜＾（学术交流为目的位论文被查阅或借阅；＠学校可，复制贈送和交换学位论文；⑤学校可ｌ＾（公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。獻签名：日期：Ｊｒ巧列巧乔罕导师签名：日期：：＾巧啼＿Ｊ间＇如平气图书分类号TP391密级非密UDC硕士学位论文基于机器视觉的农作物种子计数检测系统崔亮指导教师（姓名、职称）程耀瑜教授申请学位级别硕士专业名称检测技术与自动化装置论文提交日期年月日论文答辩日期2016年5月29日

4、学位授予日期年月日论文评阅人赵志诚林都答辩委员会主席王晓凯2016年5月29日中北大学学位论文基于机器视觉的农作物种子计数检测系统摘要农作物种子的千粒重是衡量种子质量好坏的关键性指标，而当计算种子颗粒的千粒重指标时，最关键而又最繁琐的任务莫过于精确计算出农作物种子颗粒的数目。现如今我国在计算农作物种子数目时主要以人工和光电管两种计数方式为主，而这两种计数方式都存在严重的成本高、精度低的缺点。针对此现象，本文设计了一种结合计算机视觉、图像处理以及模式识别的农作物种子自动计数系统。系统首先对输入种子图像进行平滑去

5、噪等必要的预处理操作，然后使用改进的模糊C均值聚类(FCM)算法对种子图像进行初步分割，经过初步分割之后，种子与背景明显分离，单个的种子已经具备计数条件。但是，图像中仍存在一些深度粘连的种子颗粒，如果直接对这些颗粒进行检测计数势必导致很大的误差，精度很低。所以针对深度粘连的种子颗粒图像首先对不同的粘连类型进行建模，然后提取不同粘连类型的颗粒图像的特征来构建一个支持向量机(SVM)分类器，进而可以使用该分类器识别输入图像中粘连种子的粘连类型，并针对不同的粘连类型使用不同的分割计数规则实现种子图像的分割和计数功能

6、。系统以玉米种子为例，通过对不同数目不同排列的种子大量实验表明，该农作物种子检测计数系统在统计农作物种子的颗粒数目时，计数精度较高，抗干扰能力强，而且耗时非常短，在计算农作物种子颗粒千粒重指标以及农业生产现代化领域有着实际的指导意义和普遍的运用价值。关键词:农作物种子计数，机器视觉，图像分割，模糊C均值聚类，支持向量机中北大学学位论文ACountingDetectionSystemforCropSeedsBasedOnMachineVisionAbstractThegrainweightofcropseeds

7、isakeyindicatorsformeasuringthequalityofcropseeds,andThereisnomorecriticalandtedioustaskthantocalculatethenumberofcropseedsaccuratelywhencalculatingthegrainweightofcropseeds.Nowadays,Artificialandphotocellaretwomainlywayforcountingnumberofthecropseedsinourc

8、ountry,andbothofthemhavetheshortcomingsofhigh-costandlow-accuracy.Forthisphenomenon,Asystemforautomaticcountingcropseedswithacombinationforcomputervision,imageprocessingandmoderecognitionisdesigned.The