基于机器视觉的白菜种子精选方法研究

针对白菜种子,以北京小杂55号为研究对象,使用机器视觉技术获取种子10个颜色特征和6个形状特征,再通过单粒种子萌发试验确定种子活力,并使用曼-惠特尼U检验分析种子活力与图像特征的相关性.将显著相关图像特征与种子发芽实验结果组成数据集,结合偏最小二乘判别分析法建立分类模型,并通过MatLab软件进行了仿真分析.结果 表明:白菜种子的R分量均值、R分量标准差、G分量均值、G分量标准差、B分量标准差、H分量均值、H分量标准差、S分量均值、S分量标准差和圆形度P与白菜种子活力显著相关.结合这些特征,使用偏最小二乘判别分析法建立分类模型,进行种子精选,可以将该批白菜种子发芽率由原始50.67％提升至69.43％.由此表明,可通过机器视觉技术对白菜种子进行精选,从而提高种子的活力.