课题题目

基于机器视觉技术的玉米种子识别方法研究

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主要研究内容：

以四种不同的玉米种子对象，采用机器视觉技术获取玉米籽粒图像，基于VC++6.0平台编写程序，利用数字图像处理技术提取玉米种子籽粒的特征参数（包括玉米籽粒的长度、宽度、面积、周长等参数），再根据米粒特征参数构建BP神经网网络对四种玉米种子进行准确识别，为玉米种子的自动检测识别进行基础研究。

主要任务及目标：

1）搭建玉米种子检测机器视觉系统，对系统的光源、背景等进行优化调试；

2）利用机器视觉系统获取四种玉米种子籽粒的图像；

3）对比不同的算法，编写程序，对玉米种子籽粒图像进行分析，提取种子的特征参数；

4）对提取的玉米种子特征参数进行数据分析，构建识别模型；

5）对玉米种子识别模型的准确性进行验证。

基本要求：

1）熟练掌握VC++程序的编写操作，熟悉图像处理相关算法；

2）查询机器视觉在农产品品质检测方面的参考文献，进行深入阅读，阅读量不得少于25篇，其中至少有5篇是关于玉米检测的英文文献；

3）撰写开题报告，字数不得少于3000字，参考文献不得少于25篇，至少有5篇相关英文文献；

4）完成给定的英文翻译一篇，不得少于6000印刷字符；

5）撰写不少于10000字的毕业论文，并及时上交，参加论文答辩。

研究进度安排：

2011.12.25—2012.2.12   文献资料查阅，完成外文翻译，撰写文献综述；

2012.2.13—2012.2.29    填写开题报告书，制定实验方案，搭建试验装置；

2012.3.1—2012.3.30     获取四种玉米种子籽粒的图像并编写程序进行图像分析；

2012.4.1—2012.5.10     提取玉米种子的粒型特征参数，构建品种识别模型并进行验证；

2012.5.11—2012.5.26    撰写毕业设计论文；

2012.5.27—2012.6.10    毕业答辩。

主要参考文献：

1）应义斌，饶秀勤，赵匀，蒋亦元．机器视觉技术在农产品品质自动识别中的应用．农业工程学报，2000，16(1)：103-108．

2）杨淑莹．图像模式识别：VC++技术实现[M]．北京：北方交通大学出版社，2005．

3）范立南，韩晓微，张广渊著．图像处理与模式识别[M]．北京：科学出版社，2007．

4）余建英，何旭宏．数据统计分析与SPSS应用[M]．北京：人民邮电出版社，2003．

5）Juan Ignacio Arribas, Gonzalo V. Sánchez-Ferrero, Gonzalo Ruiz-Ruiz. Leaf classification in sunflower crops by computer vision and neural networks[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2011(78): 9-18．