谷物检测中机器视觉技术的应用进展

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1、第48卷第6期2009年6月湖北农业科学湖Hubei北AgriculturalSciences学谷物检测中机器视觉技术的应用进展石礼娟a，b，文友先b，牟同敏c，徐俊英c（华中农业大学a．理学院；b．工程技术学院；c．作物遗传改良国家重点实验室，武汉430070）Vol．48No.6Jun．，2009摘要：谷物自动检测的基本思路是利用数字图像处理技术和模式识别技术，首先对获取的谷物子粒图像进行预处理，其次提取谷物子粒图像的特征，然后对提取的特征进行分析和处理之后送入分类器中识别。以图像处理、图像分析、图像识别这3个步骤为主线综述在谷物自

2、动检测中机器视觉相关技术的应用进展，并说明了各种方法的适用范围。关键词：机器视觉；谷物；自动检测；进展中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：0439－8114（2009）06－1514-05ApplicationProgressofMachineVisionTechnologyinGrainDetectionSHILi－juana，b，WENYou－xianb，MOUTong－minc，XUJun－yingc（a．CollegeoFBasicSciences；b．CollegeoFEngineeringandTechnol

3、ogy；c．StateKeyLaboratoryoFCropGeneticImprovement，HuazhongAgriculturalUniversity，Wuhan430070，China）Abstract：TheautomaticdetectionoFgrainistheimportantapplicationoFdigitalimageprocessingandpatternrecognitiontechnology．TheprocessoFthisapplicationincludesseveralsteps．Firstly，t

4、heacquiredimageoFgrainispreprocessed．Sec-ondly，thetypicalFeaturesareextractedFromtheprocessedgrainimage．Finally，theselectedFeaturesaretreatedasthein-putoFclassiFieraFterbeinganalyzed．TherecentprogressoFmachinevisiontechnologyingrainrecognitionwassummarizedinthelightoFimage

5、processing，imageanalysisandimagerecognition，andtheapplicationoftheseapproacheswasalsore-vealed.Keywords：machinevision；grain；automaticdetection；progress谷物检测的任务主要有两大类，一是品种识别与分类，二是品质检测与分级。由于谷物子粒大部分具有数量大、体积小、许多特征肉眼难以发现等特点，因此基于人工的检测方法操作繁琐、工作量理之后送入分类器中识别，即建立一种无需人工干涉的谷物自动检测系统。本文

6、从图像处理、图像分析、图像识别这几个方面概述在谷物自动检测领域中机器视觉技术的应用进展。大、速度慢、主观性强、误差相当大。用计算机代替人来检测谷物子粒是解决这一问题的有效办法。几1图像处理十年来，许多科研工作者研究机器视觉技术在谷物检测领域的应用，已取得了显著的成果。机器视觉检测方法是一种检测速度快、鉴别能力强、重复性高、可大批量检测的新方法，而且还具有成本低、样品无损等生化鉴定所没有的优势。谷物自动检测的研究就是利用数字图像处理技术和模式识别技术，对获取的谷物子粒图像进行预处理后，再提取谷物子粒图像的特征，然后对提取的特征进行分析和处

7、图像处理工作分两步：第一，图像预处理，即对获取的图像进行去噪、锐化与增强；第二，图像分割，将目标从背景中分离出来为下一步的特征提取作准备。在实际应用中，采集到的谷物图像常会出现子粒聚堆或粘连的现象，如果不能把这种粘连的子粒分离开，将严重影响子粒识别的后续工作。所以谷物图像分割时不仅涉及到背景与谷物子粒的分割，还涉及到连接子粒间的分割。收稿日期：2009－03－28基金项目：湖北省重点科技攻关项目（20002P0603）作者简介：石礼娟（1976－），女，湖北荆门人，讲师，博士研究生，（电话）027－61265878（电子信箱）slj200

8、2＠mail．hzau．edu．cn；通讯作者，文友先，教授，博士生导师。2009年农业科第6期石礼娟等：谷物检测中机器视觉技术的应用进展1515对粘连分割的问题已有很多学者