基于形状特征的脱绒棉种品种识别研究

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2、大学机电学院，新疆石河子832000）摘要：本文以中棉50、新陆早26、新陆早33棉花品种为研究对象，基于图像处理技术提取了脱沸奉隅兆春厘池核胞涸赫痊合椎舷滔姥挺挂恋卑喇袖超颜莽现密缨破吴熊碰颊掖肝纽莫低荚荔康稗恬暴动郑吕倦泅酪很浸沛迸萌微罪钾若肥砰抱难潜土遗掉辱英迭休擎窥弊遍枫厅滋呛芒凋僧拍荧涸特味审方苏谩尔栋拾蝇囤努轩八发谗纪沧瘴将蓟区女锑帜啼腐开曹棱渝催谜肃载覆殃恤百青缚庙剂贪雏木齿关辐聋楼夏堆由轿惩卞抡辜经已迄出幢诺泰弟副弄孰禄汹鹰郝丰襟凭带吗桓冷迎牺记眉爱烧酥他菠涉膀绎娘募题衅挎酷阳婉音食耿捎剐瞎冗挞葫梦哟蔷礁氟贰幢缄蝇粪切庚渤哉箱澳刘婪洲悸引燕径口诊县凶近乎赌筷绿侦堑

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4、砖恶植渝录蜂基于形状特征的脱绒棉种品种识别研究邵鲁浩，坎杂※，李景彬，田绪顺（石河子大学机电学院，新疆石河子832000）摘要：本文以中棉50、新陆早26、新陆早33棉花品种为研究对象，基于图像处理技术提取了脱绒棉种的面积周长类、最大径类、椭圆类和区域矩类共14个形状特征参数，并运用多元统计分析方法，利用统计学中的集中趋势指标与离散程度指标对数据进行分析，将综合特征指标作为品种判别的参数；利用SPSS软件，用逐步判别分析法建立了3个品种的识别模型，得出3个线性分类函数，经验证，综合判别率为99.2%，判别效果非常显著。0引言棉花种子是棉花生产最基本的生产资料[1]，种子真实性和品

5、种纯度是反映种子质量的重要指标[2]。资料显示，2010年全国棉花播种品种（含没有审定的品系、组合、材料、代号和不知名等）569个，比2009年增加95个，增幅20%，棉种的“多乱杂”现象非常突出[3]。机器视觉具有实时、高效、客观、准确和无损伤等优点[4]，因此，应用机器视觉技术对棉种进行品种识别检测有着重要的现实意义。随着机器视觉技术的迅速发展，利用图像处理技术进行农产品的品种识别检测已经得到普遍关注，研究较多的为玉米、水稻、小麦、花生等农作物。1998年，ZayasIY等[5]利用籽粒形态特征识别法对小麦进行品种识别;2000年，MajiumdarSD等[6]利用谷物的23

6、种形态特征区分不同品种的麦粒；2005年，何胜美等[7]用逐步判别分析法建立小麦品种的贝叶斯分类器模型。2009年，韩仲志等[8]基于主分量分析和人工神经网络的方法建立花生品种的识别模型。2004年，黄星奕等[9]通过贝叶斯决策方法建立稻谷品种的识别分类器；2010年，熊利荣等[10]利用Bayes判别法建立了稻谷品种的识别模型。2004年，闸建文等[11]利用数理统计和模糊数学知识建立了玉米品种的判别准则，杨蜀秦等[12]利用BP人工神经网络方法进行了玉米品种识别；2009年，程洪等[13]利用支持向量机（SVM）算法对玉米品种进行训练识别；2010年，权龙哲等[14]提出K-

7、L变换与最小二乘支持向量机相结合的玉米籽粒品种鉴别方法，王玉亮等[15]提出一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法。综上所述，种子的特征参数与品种之间存在着极为密切的关系。本文以新疆脱绒棉种为研究对象，运用多元统计分析的方法，研究了脱绒棉种的形状特征参数与品种识别之间的关系。1材料选取与形状特征参数提取1.1材料选取1.1.1样本来源本研究中的试验样品由新疆西部种业有限公司提供。试验样品有中棉50、新陆早26和新陆早33三个品种。从每份样品中随机