一、BP人工神经网络识别玉米品种的研究（论文文献综述）
马琨[1]（2019）在《吉林省玉米种业竞争力评价及提升路径研究》文中进行了进一步梳理我国是世界第一人口大国,更是粮食消费大国,种业安全关系国计民生,事关国家农业长期稳定发展和粮食安全。作为传统农业大国,我国已有上千年农耕历史,但放眼全球,种业发展仍相对滞后。近年来,随着科技进步、生活水平提高,如何保障口粮绝对安全、谷物基本自给,如何满足膳食结构调整升级需求,如何保障国家粮食安全等问题已成为社会各界聚焦热点。玉米作为我国第一大粮食作物,是重要的粮食、饲料和工业原料来源,其潜在的巨大经济价值及战略作用在我国拥有不可替代的地位,玉米种业安全早已成为保障我国粮食安全的基础和最重要环节。吉林省作为我国玉米主产区,在平衡全国粮食市场中始终发挥着“稳压器”功能,玉米种业发展问题至关重要。伴随我国种业市场的逐步开放,跨国种子企业凭借雄厚的资本积累、先进的技术装备、优质的产品服务,给吉林省乃至全国玉米种业造成巨大冲击。虽然吉林省近年来玉米产量一直保持较高态势,但产品质量及生产效率却远不及欧美农业发达国家,玉米种业缺乏竞争力是重要原因。因此,在农业转型升级和深化供给侧结构性改革背景下,如何提升吉林省玉米种业竞争力,探寻科学合理的发展路径,对推进吉林省玉米种业持续健康发展,确保国家粮食安全具有重要意义。鉴于此,本文以竞争力评价等相关理论为基础,以实证研究为核心,深入剖析吉林省玉米种业的现状及现存问题,系统评价吉林省主栽玉米品种的生产效率和种子企业竞争力,科学研判市场需求变化和玉米品种有效供给能力,在借鉴国际经验基础上提出玉米种业竞争力提升的具体路径,主要研究工作和结论如下:一是系统分析国际玉米种业发展概况及经验借鉴。通过查阅文献资料、实地调研,从玉米种业发展历程、发展现状、政策法规和生产现状四个方面,系统分析美国玉米种业发展概况,同时借鉴德国和法国玉米商业化育种模式,在差距分析基础上,提出吉林省玉米种业发展的经验借鉴。二是测度吉林省主栽玉米品种生产效率。构建了玉米品种生产效率投入-产出指标体系,并通过实地调研取得原始数据,利用SPSS22.0软件对问卷结果进行统计分析,包括描述性统计、均值比较、方差计算、平均数比较、相关分析等,证明调查问卷可信。应用DEA-SBM模型,采用DPSV16.05软件对选取的21个玉米品种生产效率进行测度,并对结果中非有效决策单元进行冗余分析,提出改进建议。三是评价吉林省主要玉米品种所属种子企业的竞争力。构建了玉米种子企业竞争力评价指标体系,通过上市公司年报及企业调研获取数据,运用主成分分析-BP神经网络模型方法,利用SPSS22.0软件,对获取的21家种子企业数据进行处理,得到5个主成分。基于BP神经网络原理,构建一个三层的种子企业BP神经网络结构,将5个主成分作为BP神经网络的输入,运用Matlab2015b软件对构建的三层BP神经网络进行误差训练,得出吉林省21家种子企业相对竞争力指数,系统分析了竞争力差异成因。四是深入探究基于市场需求变化的吉林省玉米品种有效供给能力。基于农业供给侧结构性改革背景,从专用型玉米需求、高品质玉米品种需求,以及节本增效、规模化经营等方面对吉林省玉米生产趋势进行研判,分析当前吉林省玉米品种有效供给能力,深入挖掘吉林省玉米种子企业无法满足市场需求的根源,提出提高有效供给的对策建议。五是基于国情省情,提出了基于商业化育种模式的玉米种业提升路径。商业化育种模式共分四个部分:一是构建全产业链分工机制。即以政府、企业、科研院所为三个维度,从品种的选育与改良、审定与监管、推广与应用三个阶段,针对各主体承担的具体任务,做好信息整合及育种有机衔接;二是构建信息平台。该信息平台涵盖政府管理保障平台、信息与资源管理平台和服务保障平台,以确保资源共享、分工协作;三是构建资源共享机制。包含决策机制、投入机制及运行机制,明确风险承担与利益分配、知识产权归属等问题,拟有效增强抗风险能力并保障各主体合作关系的持续稳固;四是构建商业化育种的战略联盟合作模式。提出以种子企业研发为主体,配套政府专项资金、政策及法律法规支持,通过自有及购买的种质资源库、自建及租借的试验基础设施库、聘用及兼职方式形成科技人员库及积累和转移形成技术信息库等方式,借助现代生物技术不断革新构建新品种商业化育种模式。最后提出吉林省玉米种业应坚持突出中校企业育种的主体地位、成立行业发展协会以及推进企业并购重组的发展路径。
张芳[2]（2019）在《基于深度学习的玉米果穗分类识别》文中认为随着现代信息技术的飞速发展,计算机视觉面向不同领域都取得了可观的成效。图像识别作为计算机视觉技术体系中的关键环节,其特点是需要依赖更多数据的开放、更多基础工具的开源和算法的更新迭代。当中利用图像识别与计算机模拟技术来模拟人类对观测到的农作物图像进行分类和判断,已成为智慧农业应用中不可或缺的重要步骤。以玉米为代表的农作物果穗图像识别可以实现作物精准培育、自动化考种等智能操作,大程度的降低人力成本并提高分类识别准确率。其中深度学习作为机器学习领域内的一门新型学科,其基于卷积神经网络的图像应用,在图像识别领域取得了显着效果。因此,本文将深度学习应用结合到玉米果穗图像识别中,分别对玉米籽粒及穗轴图像进行分类识别。具体研究内容如下:1.对当前深度学习发展现状及问题进行介绍。通过Web of knowledge统计近8年关于玉米品种识别的相关文献数据,分析国内外针对玉米品种识别的研究情况。2.设置图像采集装置以构建数据集。通过在室内坏境对玉米果穗进行人工考种,获得籽粒和穗轴样本。为了满足批量处理和后期实验操作,本实验运用北京农业信息技术研究中心开发的玉米籽粒表型检测系统对采集的图像进行图像预处理,获得包含目标特征的实验图像数据集。3.对基于深度学习的玉米籽粒图像分类识别算法进行深入研究。进行玉米籽粒完整性识别,构建不同尺寸大小的图片,比较图片大小差异对识别率的影响。深度进一步提高网络性能,拓展网络,将基于卷积神经网络的玉米籽粒图像识别结果与传统玉米籽粒图像识别结果作对比分析,选取合适的激活函数和方法。实验结果验证了籽粒数据集在VGG16深度网络下,识别率达到94.6%,明显高于传统神经网络的识别准确率。实践证明,该方法具有良好的鲁棒性和较高的识别率。4.使用Mask R-CNN实例分割算法通过目标检测框架对玉米穗轴横截面图像进行检测,详细介绍了基于Mask R-CNN区域卷积神经网络构建玉米穗芯检测的设计方法,以ResNet101作为分类模型,运用玉米穗轴图像数据集训练该网络,实验结果表明该方法的mAP值达到0.94,可以在多个数据集上实现高效精准的区域检测效果。
袁霏[3]（2019）在《GA-BP神经网络在玉米种子质量检测分级中的应用》文中认为中国的农业发展水平在国际上一直处于领先状态,尤其是进入20世纪80年代中期以后,中国现代农业发展水平显着提高,农业的发展也为我国的经济发展和社会稳定做出了贡献。自2004年开始,我国粮食的供应量随着我国人口数量的增长而持续增长。玉米作为三大农作物之一,在我国乃至于全世界都占据着重要的地位,因为它不仅是我国人民的主要口粮,也是全世界三分之一人的主要粮食。玉米生产都是从育种开始的,而育种的第一步就是挑选优质品种,若是一直采用人工分拣的方法,不但会导致玉米品质因人为因素误判,也会使得玉米产量无法得到有效的保障。为保障国家粮食安全、提高农业生产效率,本文将人工智能分类模型应用到玉米育种工作中,有利于玉米育种工作的精准、高效进行,进而有利于提高农业生产效益。本文以山东省收获玉米会检结果为应用背景,建立了BP神经网络玉米种子质量检测分级模型,从实验结果来看BP算法还存在需要改进之处。本文针对由于初始权值和阈值的随机性导致神经网络整体效果不佳的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值的优化方案。文中详细阐述了传统BP神经网络和优化过的GA-BP神经网络的训练、仿真、性能对比等过程,从实验结果来看,GA-BP神经网络的准确率较高,也更适合具体问题的实际应用。
崔欣[4]（2019）在《基于机器视觉的玉米种粒双面破损检测装置设计及试验研究》文中指出玉米种粒在生长、收获、脱粒、贮藏、运输过程中会因生长缺陷、机械啃伤等因素造成破损,进而影响发芽率以及玉米产量,因此玉米种粒的播前检测十分重要。针对玉米种粒检测过程中机械化程度不高、检测准确率低和仅能单面检测等问题,本文将机器视觉技术应用于玉米种粒的外观品质检测,提出了一种基于机器视觉的玉米种粒破损检测方法并设计了一种玉米种粒双面破损双面检测装置。本文提出的基于机器视觉的玉米种粒破损检测方法以“登海605”夏玉米种粒为研究对象,获取种粒图像后,通过差影法分析图像噪声,并确定噪声种类为椒盐噪声,采用中值滤波方法对图像进行降噪,对降噪后的图像选用阈值分割法及形态学处理完成图像中玉米种粒与背景之间的分割。根据玉米种粒的形态特征分别提取玉米种粒的6个几何特征:周长、面积、周长面积比、长轴长、短轴长和长宽比,3个形状特征:矩形度、圆形度和紧凑度以及不变矩特征参数Hu。基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）构建了玉米种粒破损检测模型,16个特征向量作为输入,采用网格搜索及交叉验证法确定了惩罚因子及核函数参数最优值,并对构建好的识别模型进行了测试,测试结果表明,构建的SVM识别模型对玉米种粒破损识别准确率可达95%。确定了玉米种粒双面破损检测装置的总体设计方案,对其喂入机构、输送机构、剔除及回收机构等关键机构进行了设计,并通过试验分析及理论计算确定了重要部件尺寸参数及安装位置。为确定导种管安装角度及底盖打开角度,对不同含水率的玉米种粒在亚克力材料上的滑动摩擦角进行了试验研究,发现玉米种粒含水率越高滑动摩擦角越大,最大含水率为12.8%时滑动摩擦角为26.8°;为分析底盖打开条件对钕铁硼圆片的最大吸引力及最小吸引距离进行了测试。设计了图像采集及处理系统,确定了双面图像采集方案,基于Raspberry Pi及Arduino Uno对装置的动力控制系统进行了设计。对装置的各项性能指标进行了试验测试,结果表明,系统检测正确率为98.4%、装置分类正确率95.2%、排种器排种准确率97.7%、种粒喂入率98.1%、剔除准确率99.2%、底盖打开准确率100%、底盖闭合准确率99.7%,其中装置分类正确率受排种器排种准确率及种粒喂入率影响较大。该研究实现了玉米种粒的双面检测,为基于机器视觉技术的农作物种子检测提供了参考。
陈艳[5]（2018）在《基于机器视觉的家禽机械手掏膛及可食用内脏分拣技术研究》文中研究说明家禽内脏的掏出及可食用内脏的分拣是家禽屠宰和禽肉加工中最难实现机械化和自动化的环节,研究家禽自动掏膛设备对提高家禽屠宰生产线的全自动化作业水平和改善禽类产品的食品安全质量有着重要的意义。目前,市场上大多数家禽自动掏膛设备来自于欧美发达国家,由于欧美国家一般不食用家禽内脏,所以国外掏膛设备并不完全适用于我国国情,目前我国普遍采用人工辅助流水线作业,因此研发符合我国需求的家禽自动掏膛设备及研究内脏器官识别分拣工作意义重大。本文结合家禽屠宰加工中掏膛工序的实际工艺需求,为了确保机械手掏膛过程中内脏的完整性,减少脆弱器官的破损,利用机器视觉技术对家禽胴体和内脏准确定位并对可食用内脏器官离体后的识别进行了深入的研究,主要研究内容和结论如下:（1）家禽胴体和内脏整体图像分割。针对家禽掏膛时胴体可见而内脏不可见的问题,研究家禽胴体和开膛家禽内脏整体分割技术及其相对位置偏差有利于机械手的掏膛定位。颜色特征是家禽胴体有别于其它部位的显着特征,可用于对家禽胴体的识别。首先通过对家禽胴体图像在RGB、HSI和Lab三种颜色空间中的分析,选取Lab颜色空间的b分量图像进行家禽胴体的分割;然后基于家禽内脏图像的特点,采用两步法分割整体内脏,将整体内脏区域分成心肝区域和脂肪区域,分别分割两部分区域后再融合,针对心肝区域受腹腔中干扰因素较多的问题,提出了一种基于C-V模型的改进水平集的图像分割算法,其结果与OTSU多阈值分割法和传统C-V模型的水平集法进行对比,视觉效果上显示本文提出的算法能大大减少目标区域的边界泄漏,在3个定量性能评估指标（分割精度IOU、过分割率OR和欠分割率UR）上占明显优势,分割精度达到98.9%;最后经过坐标转换,获取鸡胴体和整体内脏中心的相对位置偏差,试验结果表明两者在横向方向上的平均偏差为2.4mm,在纵向方向上偏差较大,屠体质量为10001500g的鸡纵向平均偏差为22.9mm,15002000g的鸡纵向平均偏差为32.4mm。（2）鸡心、肝图像分割及体内位置预测。针对机械手掏膛过程中易造成脆弱器官破损的问题,研究鸡心、肝的图像分割技术,提出了通过建立胴体与内脏的定量预测模型实现体内内脏位置预测的目的。针对鸡心肝区域中的心脏、左肝和右肝三种内脏器官常相互粘连的问题,提出了一种在距离变换的基础上进行数值计算实现区域标记的分水岭分割算法,该算法采用强制最小技术修正梯度图像抑制过分割从而实现三种内脏器官的完整分离,解决了传统分水岭算法存在的过分割问题。选择50只屠体质量在10002260g的三黄鸡作为研究对象,通过图像处理和坐标转换获取胴体、整体内脏、心脏、肝脏尺寸及相对位置,借助于SPSS、CurveExpert等软件,分析这些指标间的相关性,并运用Weibull模型、Logistic模型、Gompertz模型和多项式回归等9种模型对内脏尺寸进行预测,结果显示根据胴体长度预测整体内脏长度的拟合度R2最高达到0.952,预测肝脏上端到膛口距离的拟合度R2最高达到0.929,满足预估要求。（3）家禽离体可食用内脏器官图像分割与特征提取。针对可食用内脏器官的分拣作业,从整幅离体内脏图像中提取心脏、肝脏、肌胃三种可食用内脏器官并计算特征值,为下一步的识别提供试验数据。首先,选择在Lab颜色空间中通过归一化处理建立新的色差模型进行可食用内脏器官的图像分割,引入点乘运算获取去除复杂背景的彩色内脏图像。其次,为全面表达3种可食用内脏器官的特征,通过图像分析提取了9个颜色特征、11个形状特征和21个纹理特征,共41个特征。其中包括颜色特征中的RGB、HSI和Lab三种颜色空间各3个通道的均值,形状特征中的周长、面积、长宽比、圆形度4个特征和7个Hu不变矩特征M1-M7,灰度共生矩阵四个像素方向0°、45°、90°和135°上的能量、熵、惯性矩和相关性16个特征,以及Tamura纹理特征的粗糙度、对比度、方向度、线性度和规则度5个特征。最后对特征值变化规律进行了定性分析,结果表明颜色特征中的HSI颜色空间通道均值,纹理特征中的相关性、粗糙度、对比度对肝脏和肌胃具有较高的分辨率,形状特征中的周长和面积有助于心脏区别于其它两种内脏器官。（4）家禽可食用内脏器官离体识别研究。通过对心脏、肝脏和肌胃三种可食用内脏器官的形状特征分析,根据连通域形状特征标记识别目标从而实现对心脏的识别。为提升算法稳定性,对所有特征进行分析降维,构建多特征融合的可食用内脏器官检测模型,分别基于BP神经网络和SVM建立模型并参数寻优对313个样本数据进行仿真分类,分类结果表明SVM比BP神经网格模型识别准确率更高,达到98.33%,且平均运行时间更短,为5.29ms,满足可食用内脏器官识别要求。（5）家禽机械手掏膛系统构建与试验分析。为尽量避免在家禽掏膛过程中造成内脏破损,将机器视觉技术及内脏位置预测结果应用到家禽机械手掏膛系统中,构建家禽机械手掏膛系统,并进行了试验分析。首先,通过对掏膛工作流程的分析,构建禽体输送装置、直角坐标机械臂组件、家禽掏膛机械手等部件的机械结构。其次,建立了视觉系统,通过阈值分割、获取最大内切圆等图像处理方法对家禽膛口及胴体图像进行准确定位,从而降低了系统对禽体的一致性要求,然后通过控制系统规划机械手运动路径,并引导机械手进入禽体腹腔避开脆弱器官实现在线掏膛。最后,对两组质量不同的家禽进行掏膛系统综合性能试验,试验结果表明体型大小对内脏残留率及内脏破损率存在一定的影响,体型越小内脏破损越大,试验所得内脏平均残留率为6.24%,破损率为15%。本研究紧密结合家禽自动化掏膛和分拣作业,开展了机械手掏膛视觉系统和可食用内脏识别方法研究,为家禽屠宰生产线的全自动化作业提供了技术支持。
许昍[6]（2018）在《不同品种甜玉米种子活力特性差异比较及适宜精选方法的选择》文中研究指明甜玉米（Zea mays L.saccharata Sturt）是一种深受广大消费者喜爱的、在我国多地推广种植的、具有一定经济效益的鲜食玉米。甜玉米受其胚乳的基因突变的影响,其种子活力较低,田间出苗率低,严重限制甜玉米产业发展。因此对甜玉米活力较低的原因进行探究,在此基础上选择适宜的精选方法对解决当前困境具有一定意义。本试验首先测定并比较四个甜玉米品种（60、607、818、金中玉）种子的百粒重、硬度、内含物质转化率、果种皮厚度、种子损伤率,探究基因型导致的品种间的活力差异。研究结果表明:导致品种60种子活力较低的原因主要是粒重小、油分含量较高、种子损伤率较高;导致品种818种子活力较低的原因主要是其损伤率高达83.4%;导致品种金中玉种子活力较低的原因可能是种子内含物质转化率较低;品种607种皮较薄、蛋白质含量少而淀粉含量高,虽初始发芽率较高,但幼苗长势较弱,种子活力水平低下。通过四个品种（60、607、818、金中玉）甜玉米种子标准发芽试验及抗逆发芽试验,选择适宜生产应用的活力检测方法。结果表明:标准发芽试验检测得到的种子活力指数只与冷浸处理后发芽率存在显着正相关;采用隶属函数法综合评价各品种抗逆发芽实验中的活力表现,无法体现特定品种在特定逆境条件下的活力水平。通过传统的筛选、窝眼选、色选、神经网络建模等种子精选分级的手段将高活力种子筛选出来,是提高种子活力的有效途径。研究结果表明:将品种60种子按长度≤10.00mm、宽度>8.50mm分别对种子批进行精选,发芽率分别提升11.2%和10.6%,但高活力种子的获选率较低,可能会造成种子浪费。将品种607种子按长度>10.00mm对种子批进行精选,发芽率提升1.0%,获选率高达85.0%。将品种818种子按长度≤10.50mm、厚度≤4.80mm分别对种子批进行精选,发芽率各自提升0.5%与0.7%,获选率可以分别达到84.4%、85.8%。将品种金中玉种子按长度>11.50mm、宽度≤8.00mm、厚度>4.80mm分别对种子批进行精选,发芽率分别提升3.1%、5.4%、6.9%,获选率分别为54.5%、54.7%、16.9%。使用BP神经网络对品种60种子进行精选,最优模型为单隐藏层、使用16个物理指标、将训练集与测试集样本数量分区比例设定为8:2时所建模型。该模型精选后发芽率可提高8.3%,且获选率可以达到92.9%。二元逻辑回归建模对死种子的预测率较低,建模效果不佳。甜玉米种子密度的变异系数较低、种子籽粒较轻、外观形态不规则,比重清选对甜玉米种子发芽率提升效果不明显。使用色选机对四份材料进行精选,在对品种60与金中玉的筛选中表现优异。要保证高活力种子的应用,建议进行种子生产前精选,甜玉米种子精选步骤如下:首先借助Seed Identification（种子形态自动化识别）软件,在加工前确定不同品种适宜的精选指标和参数;之后,将待加工种子经过色选机筛选,去除待加工种子中的霉粒、杂质、破损粒,使种子颜色外观保持均匀一致;最后,加工时设置长孔筛、圆孔筛及窝眼选精选组合,种子批一次性经过三道尺寸筛选工序。
刘敏洁[7]（2018）在《不同甜玉米种子活力比较及液体分选技术研究》文中指出甜玉米存在种子活力和田间出苗率低等问题,本研究以4个品种甜玉米种子为材料,在探究不同品种甜玉米种子活力差异的基础上,采用通过机器视觉技术识别提取的种子物理参数结合人工神经网络和二元逻辑回归数据分析方法建立种子生活力预测、筛选模型,同时运用液体比重法对不同品种甜玉米种子进行清选,并确定适宜的干燥方式。研究结果对为甜玉米种子生活力自动化检测及精细选别提供理论依据,对促进机器视觉技术及数据建模在甜玉米种子生活力检测方面具有积极意义。研究结果如下:（1）试验所用的4个甜玉米品种种子活力差异较明显,可分为高活力品种601和1618,发芽率分别为92.0%和93.3%,2个低活力品种867和金菲,发芽率分别为74%和71.3%。867和金菲的籽粒储藏物质转化率和籽粒油分含量比两个高活力品种的低、淀粉含量较高。逆境发芽试验结果表明,高活力品种601和1618在逆境中仍能保持较高活力,其中品种601耐老化能力为4个品种中最强,品种1618耐盐、耐旱和抗冷能力均最佳;而低活力品种867和金菲抵抗逆境的能力较弱,其中金菲最不能抵抗高盐环境,品种867耐干旱能力最差。（2）基于机器视觉技术提取的金菲甜玉米种子的a、b、Hues、Saturation、宽度和投影面积均与种子的活力指标（幼苗平均苗长、平均根长和平均鲜重）呈极显着或显着相关;其中按b≤20精选,发芽率可从71.3%提升至75.8%,获选率86.2%,平均苗长提高0.3cm,平均根长提高0.6cm;品种867甜玉米种子的Hues值与活力指标呈极显着相关,按Hues≤38进行单指标精选,发芽率可从76.0%提升至81.8%,获选率可达到73.7%,平均苗长提高0.36cm,平均根长提高0.81cm。（3）基于二元逻辑回归建立活力检测模型,以金菲种子的13个物理指标所建模型的整体预测正确率为70.3%,活种子识别率为90.2%,发芽率可提高至74.2%;品种867种子的13个物理指标所二元逻辑回归模型整体预测率为76.9%,其中活种子识别率为90.0%,发芽率达到81.8%;以4个主成分因子进行建模,模型效果不好。基于人工神经网络以金菲种子13个物理指标进行双隐藏层建模,模型整体预测正确率为74.2%,其中好种子识别率为93.8%,经模型预测后发芽率可提高至76.9%。以品种867的13个物理指标进行单隐藏层建模效果最佳,好种子识别率为98.5%,模型整体预测准确率为77.5%,经模型预测后发芽率可达到79.2%。人工神经网络建模效果优于二元逻辑回归模型。因此,以金菲种子的13个物理指标所建神经网络双隐藏层模型可鉴别93.8%的有生活力的金菲甜玉米种子,是快速检测金菲甜玉米种子生活力的有效方法。（4）单粒发芽试验结果发现,品种金菲单粒重和比重与种子活力指标呈极显着或显着负相关。在此基础上,从适宜比重液体的配制及液体分选后种子适宜干燥的方式两方面对甜玉米种子液体分选技术进行了研究。液体分选出的1.10<ρ≤1.25区间的种子发芽势、发芽率以及幼苗平均鲜重均显着高于CK和另外两部分种子,发芽势、发芽率分别提高10.0%和3.4%。使用HG-10烘干机43℃干燥金菲和品种867甜玉米种子时对种子活力影响较低。金菲种子43℃-0 r/min干燥后种子发芽率为72.7%,其发芽势、发芽率和简易活力指数与CK无显着差异;867甜玉米种子经HG-10烘干机43℃-5 r/min干燥后发芽势、发芽率相比CK有所提高,但无显着差异。与其它干燥方式相比,使用HG-10烘干机对种子进行干燥过程中,因其内部干燥筒匀速旋转使得种子堆受热更均匀,因此干燥对种子所受损伤少,具有一定优势。
于仁师,孙华丽,韩仲志[8]（2016）在《玉米品种识别多算法模型比较研究》文中提出为了比较玉米品种图像识别中各种神经网络识别模型的性能,搭建了一套基于统计特征提取和模式识别分类算法的玉米品种识别系统。采用扫描仪获得了11个玉米品种每个品种50粒子粒图像,基于图像的统计特征,分别研究了7种人工神经网络（ANN）模型（BP、rbf、grnn、pnn、compet、sofm、ELM）的识别性能,进一步考察了极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）模式分类过程性能。结果表明,在同样的情况下SVM模型较ANN模型的特征识别率高,另外神经网络模型grnn和ELM识别效果较好,其他识别模型性能较差。对11个玉米品种种子的最高检出率为91.73%,另外,所采用的特征降维方法、特征维数、初始权值的随机性选择等因素都会影响模型的识别效果。这对玉米种子纯度和品种真实性检验中人工神经网络模型的构建具有指导意义。
张云丽[9]（2015）在《基于深度图像的玉米品种识别研究》文中指出玉米作为世界三大农作物之一,在世界范围的播种面积和总产量中占有重要的地位,是重要的粮食作物和油料作物。我国是一个农业大国,农作物的种类众多,玉米是目前种植面积最大的农作物之一,是整个农业生产的基础,在国民经济中占据着举足轻重的地位。要发展玉米生产,玉米种子是关键,种子质量决定产量。在我国特别是现阶段,种子品种的真实性鉴定具有特殊地位,尤其是研究能够应用于种子交易流通和种植现场的种子品种真实性的快速识别方法,对指导农业生产、保护农民利益、保障国家粮食安全具有重要意义。近几年来,计算机视觉已经广泛应用到农作物种子品种的检测和识别中,利用计算机视觉技术可以实现不同玉米品种的自动识别。由于玉米籽粒形状不规则、颜色多变、大小不一,同品种内籽粒一致性差,不同品种间的特征重叠较多,误判的可能性较大,不同玉米品种的识别难度也较大。本文以数字图像处理、模式识别等技术为基础,分析研究了玉米品种深度图像,发现了玉米籽粒的有效特征参数。本文的主要工作如下:1.玉米品种深度图像的获取及颜色空间选择。确定了玉米深度图像的采集条件和颜色空间模型。设计了采集方法,经过实验验证,HSV颜色空间模型对玉米籽粒的深度图像颜色特征提取取得较好效果。2.玉米品种深度图像预处理方法的确定。为了使玉米籽粒的深度信息更突出,便于特征提取,对生成的彩色深度图像进行了预处理,采用图像灰度化、图像增强、图像分割和Harris算法对玉米籽粒尖端进行检测,达到了理想的预处理效果。3.玉米品种深度图像特征的提取。通过研究发现,直接对深度图像进行灰度化存在一定的误差,本文结合颜色特征对图像进行灰度化,提取出图像的颜色特征、灰度特征及尖端的周长、面积、圆形度等形状特征。4.玉米品种识别方法的研究。根据选取的特征参数,构建了基于颜色特征的灰度直方图和基于尖端形状特征的玉米品种识别的BP神经网络,对识别的结果进行分析比较;然后结合两种方法,将所有的特征参数作为神经网络的输入,进行了玉米品种的识别,实验结果表明,基于颜色灰度直方图和尖端形状特征相结合的方法识别的准确率更高。
王伟宇[10]（2015）在《玉米质量指标机器视觉技术研究》文中指出玉米是我国主要的粮食、经济作物和储备粮食之一,在玉米及其产品生产、加工、销售、储藏等环节均需要进行品质检测,研究玉米质量的评价方法技术对满足市场需求以及保障储粮安全均具有重要的现实意义。目前玉米质量指标的测定主要依据国家标准,无法满足在线快速检测的需求,将机器视觉技术用于玉米质量评定能够解决人工检验中主观臆断、效率低下等缺点。本文利用数字图像处理、图像分析和模式识别等方法,研究将机器视觉技术应用于玉米不完善粒、和杂质等质量的检测,探究其基本理论和方法,并构建相应的检测系统平台,主要研究内容和结论如下:（1）根据试验需求,搭建基于机器视觉的玉米图像采集系统装置,以及各个部件的选取等。用于采集样品的RGB（红色、绿色、蓝色）彩色图像,为获取的图像进行灰度变换、二值化、均值滤波、图像分割、形态学运算等预处等操作准备。（2）利用MATLAB软件编制了基于机器视觉的图像预处理、特征参数提取和优化以及BP神经网络训练等程序。根据编制的程序,提取籽粒的形态、颜色和纹理特征参数并进行分析结果表明玉米完善粒与不完善粒之间、玉米籽粒与杂质之间的特征参数均存在差异,部分特征参数差异明显。利用主成分分析和逐步判别分析等分析方法对特征参数进行降维和筛选,将得到的主成分得分向量或筛选的特征参数作为模型的输入,用以建立相应的预测和识别模型。（3）玉米不完善粒的识别技术研究:建立7-15-7的三层BP神经网络模型对玉米完善粒与不完善粒进行识别。结果表明:该模型对完善粒、虫蚀粒、病斑粒、破损粒、生芽粒、热损伤粒和生霉粒的正确识别率分别为95.00%、90.00%、91.67%、98.33%、93.33%、95.00%和96.67%,可以达到较好的识别效果。（4）玉米杂质的检测识别研究:由于有机杂质、无机杂质与玉米完善粒之间特征参数差异明显,使用基于判决树的单特征阈值法即可对其进行有效识别,经过逐步判别分析可筛选出对识别贡献最大的参数。使用单特征阈值法对各类型杂质进行识别,识别率为96.00%98.00%;使用线性参数分类器对完善粒与有机杂质、无机杂质进行识别时,识别率均为100%。
二、BP人工神经网络识别玉米品种的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、BP人工神经网络识别玉米品种的研究（论文提纲范文）
（1）吉林省玉米种业竞争力评价及提升路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 玉米的地位和战略作用 |
| 1.1.2 玉米种业的地位和战略作用 |
| 1.1.3 玉米在吉林省的地位和战略作用 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3.1 种业竞争力研究现状 |
| 1.3.2 商业化育种研究现状 |
| 1.3.3 玉米供给侧研究现状 |
| 1.3.4 生产效率研究现状 |
| 1.3.5 竞争力评价方法研究现状 |
| 1.3.6 研究现状评述 |
| 1.4 主要研究内容及框架 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 论文框架 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 种子产业与种子行业 |
| 2.1.2 国家竞争力、产业竞争力与企业竞争力 |
| 2.1.3 玉米种业 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 波特竞争理论 |
| 2.2.2 比较优势理论 |
| 2.2.3 制度变迁理论 |
| 2.2.4 可持续发展理论 |
| 2.2.5 系统科学理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 国内外玉米种业发展分析及经验借鉴 |
| 3.1 国外玉米种业发展概况 |
| 3.1.1 美国玉米种业发展概况 |
| 3.1.2 德国玉米商业化育种模式 |
| 3.1.3 法国玉米商业化育种模式 |
| 3.2 国内玉米种业发展概况 |
| 3.2.1 国内玉米种业发展历程 |
| 3.2.2 国内玉米种业发展现状 |
| 3.2.3 国内玉米种业政策法规 |
| 3.2.4 国内玉米生产现状 |
| 3.3 吉林省玉米种业发展概况 |
| 3.3.1 吉林省玉米种业发展历程 |
| 3.3.2 吉林省玉米种业发展现状 |
| 3.3.3 吉林省玉米种业政策法规 |
| 3.3.4 吉林省玉米生产现状 |
| 3.4 吉林省玉米种业存在的差距 |
| 3.4.1 技术差距 |
| 3.4.2 资源差距 |
| 3.4.3 规模差距 |
| 3.5 商业化育种模式经验借鉴 |
| 3.5.1 国外商业化育种模式经验总结 |
| 3.5.2 对吉林省的启示 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于DEA-SBM模型的吉林省玉米品种生产效率研究 |
| 4.1 玉米品种生产效率测度指标体系构建 |
| 4.1.1 生产效率测度指标选取原则 |
| 4.1.2 生产效率投入-产出指标设定 |
| 4.2 问卷检验与描述性统计 |
| 4.3 DEA模型与方法 |
| 4.3.1 CCR模型 |
| 4.3.2 BCC模型 |
| 4.3.3 DEA-SBM模型 |
| 4.4 效率测算及结果分析 |
| 4.4.1 DEA-SBM模型测算 |
| 4.4.2 非有效决策单元冗余分析 |
| 4.5 提升吉林省玉米品种生产效率政策建议 |
| 4.5.1 加快种业资源整合,培植省内驰名种业 |
| 4.5.2 加大科研投入,重视育种单位研发能力建设 |
| 4.5.3 完善良种补贴政策,增加技术采用补贴种类 |
| 4.5.4 加强补贴调节,优化农作物种植结构 |
| 4.5.5 创新低成本、高产出耕作模式,加快集约化进程 |
| 4.5.6 加大玉米种植技术示范推广,鼓励农户尝试新技术 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于主成分分析-BP神经网络的吉林省种子企业竞争力评价 |
| 5.1 种子企业竞争力评价指标体系构建 |
| 5.1.1 种子企业竞争力评价指标选取原则 |
| 5.1.2 种子企业竞争力评价指标设定 |
| 5.2 种子企业竞争力评价指标数据 |
| 5.3 主成分分析-BP神经网络模型与方法 |
| 5.3.1 主成分分析模型与方法 |
| 5.3.2 BP神经网络模型与方法 |
| 5.4 竞争力评价及结果分析 |
| 5.4.1 基于主成分分析法的竞争力分析 |
| 5.4.2 基于BP神经网络的竞争力训练 |
| 5.4.3 种子企业竞争力指数分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于市场需求变化的吉林省玉米品种有效供给能力研究 |
| 6.1 吉林省玉米生产趋势研判 |
| 6.1.1 专用型玉米需求稳中有升 |
| 6.1.2 高品质玉米品种需求加强 |
| 6.1.3 种植过程注重节本增效 |
| 6.1.4 玉米规模化种植程度提高 |
| 6.2 新趋势下吉林省玉米品种供给能力现状 |
| 6.2.1 专用型玉米品种缺口大 |
| 6.2.2 优质品种仍显不足 |
| 6.2.3 省外品种占主导地位 |
| 6.3 供给不足的根源分析 |
| 6.3.1 育种与推广脱节 |
| 6.3.2 体制机制相对落后 |
| 6.3.3 知识产权保护不力 |
| 6.3.4 市场竞争持续加剧 |
| 6.3.5 种业呈现局部泡沫化 |
| 6.4 提高吉林省玉米品种供给能力的对策建议 |
| 6.4.1 推进培植规模化种子企业 |
| 6.4.2 强化种子企业育种主体地位 |
| 6.4.3 提高种子企业经营能力 |
| 6.4.4 加快优良品种选育进程 |
| 6.4.5 建立健全配套体制机制 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 吉林省玉米种业竞争力提升的模式及路径 |
| 7.1 传统育种模式及现存问题 |
| 7.1.1 传统育种模式 |
| 7.1.2 现存问题 |
| 7.2 科企合作育种模式及现存问题 |
| 7.2.1 科企合作育种模式 |
| 7.2.2 现存问题 |
| 7.3 基于商业化育种模式的玉米种业竞争力提升路径 |
| 7.3.1 商业化育种模式构建 |
| 7.3.2 吉林省玉米种业路径选择 |
| 7.4 促进吉林省商业化育种保障措施 |
| 7.4.1 完善配套政策及相关法律法规 |
| 7.4.2 加大育种研发投入力度 |
| 7.4.3 注重科研管理人才储备 |
| 7.4.4 聚焦特色玉米品种选育和推广 |
| 7.4.5 建立种质资源保护共享体系 |
| 7.4.6 循序渐进构建商业化育种体系 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究结论及展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
（2）基于深度学习的玉米果穗分类识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 传统机器学习在玉米品种识别的国内外研究现状与分析 |
| 1.2.2 深度学习在玉米品种识别的国内外研究现状与分析 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 |
| 2 深度学习原理介绍 |
| 2.1 深度学习的基础 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 神经元模型介绍 |
| 2.2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.2.3 卷积神经网络特性 |
| 2.2.4 前向传播和反向传播 |
| 2.3 R-CNN目标检测 |
| 2.3.1 R-CNN的衍生关系 |
| 2.3.2 R-CNN算法思路 |
| 2.3.3 R-CNN的训练 |
| 2.4 常用激活函数 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 玉米果穗图像数据获取及预处理 |
| 3.1 图像数据采集系统 |
| 3.2 实验样本及图像数据集 |
| 3.2.1 实验样本 |
| 3.2.2 玉米籽粒图像数据集 |
| 3.2.3 玉米穗轴横截面图像数据集 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于深度学习的玉米籽粒图像分类识别 |
| 4.1 基于LeNet模型的玉米籽粒完整性识别 |
| 4.2 基于VGG模型的玉米籽粒品种识别 |
| 4.2.1 VGG16 卷积神经网络模型 |
| 4.2.2 激活函数的选择 |
| 4.2.3 卷积神经网络特征可视化 |
| 4.2.4 实验配置及训练优化 |
| 4.3 基于支持向量机的玉米籽粒品种识别 |
| 4.3.1 玉米籽粒特征提取 |
| 4.3.2 基于支持向量机的玉米籽粒品种识别过程 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Mask R-CNN的玉米穗芯图像检测识别 |
| 5.1 引言及Mask R-CNN的网络架构介绍 |
| 5.2 Mask R-CNN的特征提取网络设计 |
| 5.3 Mask R-CNN算法分析 |
| 5.3.1 ROIAlign的反向传播 |
| 5.3.2 损失函数 |
| 5.3.3 算法评价 |
| 5.4 网络参数设置及实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）GA-BP神经网络在玉米种子质量检测分级中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容和研究思路 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的研究思路 |
| 第二章 人工神经网络概述 |
| 2.1 人工神经网络 |
| 2.1.1 人工神经网络的发展 |
| 2.1.2 神经网络的研究方向 |
| 2.1.3 人工神经元模型 |
| 2.1.4 人工神经网络的特点及优点 |
| 2.1.5 人工神经网络的应用 |
| 2.2 BP神经网络模型 |
| 2.2.1 BP神经网络的模型结构 |
| 2.2.2 BP神经网络学习算法 |
| 2.2.3 BP算法局限性 |
| 2.2.4 BP算法的改进 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 遗传算法概述 |
| 3.1 遗传算法的定义 |
| 3.2 遗传算法的特点 |
| 3.3 遗传算法基本要素 |
| 3.3.1 编码机制 |
| 3.3.2 初始群体设定 |
| 3.3.3 适应度函数 |
| 3.3.4 遗传操作 |
| 3.3.5 控制参数选择 |
| 3.4 遗传算法的应用 |
| 3.5 遗传算法优化BP神经网络 |
| 3.5.1 优化的意义 |
| 3.5.2 优化的步骤 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于BP神经网络的玉米种子质量检测 |
| 4.1 研究指标的选取 |
| 4.2 BP神经网络模型的建立 |
| 4.2.1 BP神经网络构建步骤 |
| 4.2.2 数据准备与评价体系 |
| 4.2.3 BP神经网络各参数的选定 |
| 4.3 BP神经网络模型的仿真实验及结果分析 |
| 4.3.1 BP网络训练 |
| 4.3.2 BP网络仿真 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 遗传算法优化BP网络的建模仿真 |
| 4.4.1 遗传算法优化流程 |
| 4.4.2 遗传算法参数选取 |
| 4.4.3 遗传算法优化BP神经网络的建立和仿真 |
| 4.5 两种算法实验结果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本论文的主要工作总结 |
| 5.2 进一步的工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
（4）基于机器视觉的玉米种粒双面破损检测装置设计及试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于机器视觉的谷物外观品质检测技术研究现状 |
| 1.2.2 谷物种粒自动检测系统研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 玉米种粒图像预处理及特征提取 |
| 2.1 玉米种粒图像采集 |
| 2.2 玉米种粒图像预处理 |
| 2.2.1 玉米种粒图像降噪 |
| 2.2.2 玉米种粒图像分割 |
| 2.3 玉米种粒特征提取 |
| 2.3.1 几何特征提取 |
| 2.3.2 形状特征提取 |
| 2.3.3 Hu不变矩特征提取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 玉米种粒图像识别系统设计 |
| 3.1 图像模式识别算法基础研究 |
| 3.2 基于SVM的玉米种粒破损检测方法 |
| 3.2.1 核函数的选择 |
| 3.2.2 SVM模型建立 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 玉米种粒双面破损检测装置设计 |
| 4.1 总体方案设计及工作原理 |
| 4.1.1 装置总体方案设计 |
| 4.1.2 工作过程 |
| 4.2 玉米种粒滑动摩擦角的试验分析 |
| 4.2.1 试验材料及试验设备 |
| 4.2.2 试验方法及结果分析 |
| 4.3 喂入机构设计 |
| 4.3.1 导种管结构设计 |
| 4.3.2 导种管参数确定 |
| 4.4 输送机构设计 |
| 4.4.1 结构设计 |
| 4.4.2 传送盘参数确定 |
| 4.5 钕铁硼圆片吸引力及最大吸引距离测试 |
| 4.5.1 钕铁硼圆片吸引力测试 |
| 4.5.2 钕铁硼圆片吸引距离测试 |
| 4.6 剔除及回收机构设计 |
| 4.6.1 开合式凹槽 |
| 4.6.2 剔除单体的设计 |
| 4.6.3 回收开盖单体及合盖单体的设计 |
| 4.7 控制系统设计 |
| 4.7.1 图像采集与处理系统 |
| 4.7.2 动力控制系统 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 试验设计及结果分析 |
| 5.1 试验条件 |
| 5.2 试验内容及方法 |
| 5.2.1 试验内容 |
| 5.2.2 试验方法 |
| 5.3 试验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于机器视觉的家禽机械手掏膛及可食用内脏分拣技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的意义 |
| 1.2 掏膛及内脏分拣设备国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外家禽掏膛及内脏分拣设备概况 |
| 1.2.2 国内家禽掏膛及内脏分拣设备概况 |
| 1.3 机器人在肉类加工中的应用研究 |
| 1.3.1 禽类加工机器人 |
| 1.3.2 畜类加工机器人 |
| 1.4 机器视觉技术在农产品识别及加工中的应用研究 |
| 1.4.1 机器视觉技术基本理论 |
| 1.4.2 农产品加工及识别研究概况 |
| 1.5 本文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 基于机器视觉的家禽胴体和内脏整体图像分割 |
| 2.1 基于颜色特征的家禽胴体图像分割 |
| 2.1.1 基本图像颜色模型 |
| 2.1.2 家禽胴体图像颜色特征 |
| 2.1.3 家禽胴体图像阈值分割 |
| 2.1.4 家禽胴体图像形态学运算 |
| 2.2 基于改进水平集算法的家禽内脏整体图像分割 |
| 2.2.1 家禽内脏整体图像处理方案 |
| 2.2.2 图像预处理 |
| 2.2.3 OTSU多阈值分割算法实现图像分割 |
| 2.2.4 改进的水平集算法实现图像分割 |
| 2.2.5 两种算法性能评估 |
| 2.2.6 家禽内脏图像分割结果与分析 |
| 2.3 家禽胴体和内脏相对位置偏差 |
| 2.3.1 坐标变换 |
| 2.3.2 位置偏差计算与结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进分水岭算法的鸡心、肝图像分割及体内位置预测 |
| 3.1 分水岭算法 |
| 3.1.1 分水岭算法基本原理 |
| 3.1.2 传统分水岭算法分割结果与分析 |
| 3.2 鸡心、肝图像分割 |
| 3.2.1 改进的分水岭分割算法 |
| 3.2.2 鸡心、肝图像分割结果 |
| 3.2.3 算法比较与分析 |
| 3.3 鸡内脏及器官的体内位置预测 |
| 3.3.1 材料与方法 |
| 3.3.2 结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 家禽可食用内脏器官离体图像分割与特征提取 |
| 4.1 基于LAB颜色模型的可食用内脏器官离体图像分割 |
| 4.1.1 颜色模型的选择 |
| 4.1.2 可食用内脏器官离体图像分割技术 |
| 4.2 可食用内脏器官的颜色特征 |
| 4.2.1 颜色特征提取方法 |
| 4.2.2 颜色特征分析 |
| 4.3 可食用内脏器官的形状特征 |
| 4.3.1 形状特征提取方法 |
| 4.3.2 形状特征分析 |
| 4.4 可食用内脏器官的纹理特征 |
| 4.4.1 纹理特征提取方法 |
| 4.4.2 纹理特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 家禽可食用内脏器官离体识别研究 |
| 5.1 基于形状特征的心脏识别 |
| 5.2 基于BP神经网络的可食用内脏器官离体识别 |
| 5.2.1 人工神经网络构建 |
| 5.2.2 可食用内脏器官的BP神经网络表达 |
| 5.2.3 可食用内脏器官的BP神经网络算法描述 |
| 5.2.4 仿真试验结果与分析 |
| 5.3 基于支持向量机的可食用内脏器官离体识别 |
| 5.3.1 支持向量机模型 |
| 5.3.2 支持向量机算法原理 |
| 5.3.3 内脏识别中核函数的选择 |
| 5.3.4 支持向量机分类结果分析 |
| 5.4 两种模式识别方法结果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 家禽机械手掏膛系统构建与试验分析 |
| 6.1 家禽机械手掏膛系统总体结构 |
| 6.1.1 整机系统构建 |
| 6.1.2 禽体输送装置 |
| 6.1.3 直角坐标机械臂组件 |
| 6.1.4 家禽掏膛机械手末端执行器 |
| 6.2 家禽机械手掏膛视觉系统设计与研究 |
| 6.2.1 家禽机械手掏膛视觉系统的组成 |
| 6.2.2 图像目标检测与边缘提取 |
| 6.2.3 膛口最大内切圆算法 |
| 6.2.4 坐标系标定 |
| 6.3 家禽机械手掏膛控制系统技术研究 |
| 6.3.1 控制系统总体方案 |
| 6.3.2 控制系统工作方式 |
| 6.4 家禽机械手掏膛系统综合性能试验研究 |
| 6.4.1 材料与方法 |
| 6.4.2 系统性能评价指标 |
| 6.4.3 综合性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录:注释说明 |
| 攻读博士学位期间的主要科研成果 |
| 致谢 |
（6）不同品种甜玉米种子活力特性差异比较及适宜精选方法的选择（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 甜玉米简介及其面临的突出问题 |
| 1.1.1 甜玉米简介 |
| 1.1.2 甜玉米产业面临的现状 |
| 1.2 种子活力研究进展 |
| 1.2.1 种子活力简介 |
| 1.2.2 种子活力的影响因素 |
| 1.3 种子活力的测定方法 |
| 1.4 种子精选分级研究进展 |
| 1.4.1 传统种子精选技术 |
| 1.4.2 新型无损种子检测技术 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 第二章 不同品种甜玉米种子活力差异及其原因分析 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 标准发芽试验 |
| 2.2.2 种子硬度测定 |
| 2.2.3 种皮厚度测定 |
| 2.2.4 种子物质转化率 |
| 2.2.5 种子损伤测定 |
| 2.2.6 种子化学成分含量测定 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 不同甜玉米品种标准发芽试验结果对比 |
| 2.3.2 不同甜玉米品种种皮厚度、种子损伤率对比 |
| 2.3.3 不同甜玉米品种百粒重、贮藏物质含量、种子贮藏物质率对比 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 甜玉米种子在不同逆境下活力差异的研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 供试品种 |
| 3.2 试验方法 |
| 3.2.1 人工加速老化处理 |
| 3.2.2 盐胁迫处理 |
| 3.2.3 干旱胁迫处理 |
| 3.2.4 低温冷浸处理 |
| 3.2.5 种子活力指标的测定及计算 |
| 3.2.5.1 发芽率(germinationpercentage,GP)、简易活力指数(simplevigorindex,SVI) |
| 3.2.5.2 相对发芽率(relativegerminationpercentage,RGP) |
| 3.2.6 数据处理 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 四个品种的标准发芽试验 |
| 3.3.2 不同品种在不同逆境处理条件下的活力表现 |
| 3.3.3 使用隶属函数法评价4个甜玉米品种种子综合抗逆能力 |
| 3.3.4 逆境处理后种子发芽率与标准发芽试验的相关性 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于计算机视觉技术的甜玉米种子精选研究 |
| 4.1 试验材料 |
| 4.2 试验方法 |
| 4.2.1 所需仪器设备及软件 |
| 4.2.2 试验步骤 |
| 4.2.2.1 图像采集 |
| 4.2.2.2 图像预处理 |
| 4.2.2.3 种子形态物理指标的参数提取 |
| 4.2.2.4 发芽试验 |
| 4.2.2.5 测量生理指标及鲜重 |
| 4.2.3 数据处理 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 四个甜玉米品种种子物理指标描述性统计及其与种子活力指标相关性分析 |
| 4.3.2 四个甜玉米品种按单指标精选 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于人工神经网络和二元逻辑回归的品种60甜玉米种子精选研究 |
| 5.1 试验材料 |
| 5.2 数据处理方法 |
| 5.3 各项物理指标主成分分析结果 |
| 5.4 使用人工神经网络进行建模分析 |
| 5.5 使用二元逻辑回归进行建模分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 甜玉米种子不同精选技术的比较研究 |
| 6.1 试验材料 |
| 6.2 试验方法 |
| 6.2.1 所需仪器设备 |
| 6.2.1.1 筛选 |
| 6.2.1.2 窝眼选 |
| 6.2.1.3 比重清选 |
| 6.2.1.4 色选 |
| 6.2.2 标准发芽试验 |
| 6.2.3 数据处理 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 品种60的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.3.2 品种607的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.3.3 品种818的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.3.4 品种金中玉的精选验证及色选、比重选发芽情况 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 甜玉米种子活力低下的原因 |
| 7.2 甜玉米种子逆境条件下的活力表现及适宜的活力检测方法 |
| 7.3 甜玉米种子适宜的精选参数及精选技术 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间发表论文 |
（7）不同甜玉米种子活力比较及液体分选技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 甜玉米简介 |
| 1.2 种子活力检测研究进展 |
| 1.2.1 种子活力的概念与意义 |
| 1.2.2 影响种子活力的因素 |
| 1.2.3 种子活力检测的方法 |
| 1.3 种子活力提升技术研究 |
| 1.3.1 种子精选技术概述 |
| 1.3.2 机器视觉技术应用于种子精细选别研究 |
| 1.3.3 液体比重法精选技术研究现状 |
| 1.4 数据分析方法 |
| 1.4.1 主成分分析 |
| 1.4.2 二元逻辑回归分析 |
| 1.4.3 人工神经网络 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 研究意义 |
| 第二章 不同品种甜玉米种子活力差异比较及原因探究 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 生活力测定 |
| 2.2.2 发芽率测定 |
| 2.2.3 电导率测定 |
| 2.2.4 贮藏物质转化率 |
| 2.2.5 种子内含物测定 |
| 2.2.6 损伤率测定 |
| 2.2.7 种皮厚度测定 |
| 2.2.8 低温冷浸发芽试验 |
| 2.2.9 人工加速老化发芽试验 |
| 2.2.10 盐胁迫发芽试验 |
| 2.2.11 干旱胁迫发芽试验 |
| 2.2.12 数据分析 |
| 2.3 结果分析 |
| 2.3.1 不同品种甜玉米种子活力差异比较 |
| 2.3.3 不同品种甜玉米种子活力差异原因探究 |
| 2.4 小结与讨论 |
| 第三章 基于机器视觉技术的甜玉米种子精选研究 |
| 3.1 试验材料 |
| 3.2 试验方法 |
| 3.2.1 种子图像扫描与参数提取 |
| 3.2.2 单粒种子发芽试验 |
| 3.2.3 数据分析 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 种子物理特性指标与活力指标相关性分析 |
| 3.3.2 单指标分级精选及精选参数确定 |
| 3.3.3 物理指标主成分分析结果 |
| 3.3.4 二元逻辑回归建模分析结果 |
| 3.3.5 人工神经网络建模分析结果 |
| 3.3.6 三种精选方法比较 |
| 3.4 小结与讨论 |
| 第四章 液体比重法应用于甜玉米精选的效果研究 |
| 4.1 试验材料 |
| 4.2 试验方法 |
| 4.2.1 甜玉米种子比重选参数确定 |
| 4.2.2 甜玉米种子液体比重分选 |
| 4.2.3 不同比重组种子的标准发芽试验 |
| 4.2.4 数据分析 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 种子比重的描述性统计和相关性分析 |
| 4.3.2 种子分级精选区间的确定 |
| 4.3.3 液体比重法精选效果 |
| 4.4 小结与讨论 |
| 第五章 液体分选种子适宜干燥方式的研究 |
| 5.1 试验材料 |
| 5.2 试验方法 |
| 5.2.1 自然干燥 |
| 5.2.2 干燥剂干燥 |
| 5.2.3 烘箱干燥 |
| 5.2.4 HG-10烘干机干燥 |
| 5.2.5 标准发芽试验 |
| 5.2.6 数据分析 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 不同干燥方式及温度对种子活力的影响 |
| 5.3.2 批次重量对试验结果影响 |
| 5.3.3 HG-10蔬菜种子烘干机参数确定 |
| 5.4 小结与讨论 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的论文 |
（8）玉米品种识别多算法模型比较研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 特征提取 |
| 1.3 特征优化 |
| 1.4 品种识别 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同模型的识别性能 |
| 2.2 特征优化对模型的影响 |
| 3 小结与讨论 |
（9）基于深度图像的玉米品种识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的组织 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 玉米品种图像获取及颜色空间模型 |
| 2.1 玉米品种深度图像的获取 |
| 2.1.1 实验材料及图像采集条件 |
| 2.1.2 深度传感器和采集方法 |
| 2.2 颜色空间模型介绍 |
| 2.2.1 RGB颜色空间模型 |
| 2.2.2 HSI颜色空间模型 |
| 2.2.3 HSV颜色空间模型 |
| 2.2.4 YUV颜色空间模型 |
| 2.3 玉米颜色特征与颜色空间选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 玉米品种深度图像预处理 |
| 3.1 玉米深度图像灰度化 |
| 3.2 灰度图像增强 |
| 3.2.1 图像的噪声 |
| 3.2.2 图像去噪 |
| 3.3 图像分割 |
| 3.3.1 基于Otsu法阈值分割 |
| 3.3.2 分割后边缘检测 |
| 3.4 Harris仿射不变算子的玉米籽粒尖端检测 |
| 3.4.1 Harris角点检测算法 |
| 3.4.2 基于Harris算法的玉米籽粒尖端检测算法 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 玉米品种深度图像的特征提取与选择 |
| 4.1 颜色特征的提取与选择 |
| 4.1.1 颜色特征的提取 |
| 4.1.2 颜色特征的选择 |
| 4.2 灰度特征的提取与选择 |
| 4.2.1 基于颜色特征的图像灰度化与灰度直方图 |
| 4.2.2 灰度特征的提取 |
| 4.3 尖端形状特征的提取 |
| 4.3.1 特征参数的计算 |
| 4.3.2 尖端形状特征参数的提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于BP神经网络的玉米品种识别 |
| 5.1 基于BP神经网络的品种识别方法 |
| 5.1.1 BP神经网络模型的构建 |
| 5.1.2 BP神经网络算法的实现 |
| 5.2 玉米品种识别结果与分析 |
| 5.2.1 基于深度颜色特征的灰度直方图玉米品种的识别 |
| 5.2.2 基于尖端形状特征的玉米品种的识别 |
| 5.2.3 基于颜色特征的灰度直方图和尖端形状特征的玉米品种的识别 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要工作和结论 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考 文献 |
| 在读期间已发表论文 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）玉米质量指标机器视觉技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉技术概述 |
| 1.2.2 机器视觉技术在玉米品质检测中的应用 |
| 1.2.2.1 基于机器视觉玉米品种与种类识别的检测研究 |
| 1.2.2.2 基于机器视觉的玉米与杂质识别的检测研究 |
| 1.2.2.3 基于机器视觉技术的玉米不完善粒识别研究 |
| 1.2.2.4 基于机器视觉玉米品质检测与分级的检测研究 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 机器视觉检测系统平台及数字图像处理技术 |
| 2.1 机器视觉检测系统平台 |
| 2.1.1 LED环形光源与试验箱 |
| 2.1.2 CCD摄像头与图像采集卡 |
| 2.2 数字图像处理技术 |
| 2.2.1 数字图像处理的方法与内容 |
| 2.2.1.1 数字图像处理的目的 |
| 2.2.1.2 数字图像处理的方法 |
| 2.2.1.3 数字图像处理的内容 |
| 2.2.2 颜色空间模型 |
| 2.2.2.1 RGB颜色空间模型 |
| 2.2.2.2 HSI颜色空间模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 玉米图像预处理、特征提取与模型建立 |
| 3.1 图像采集与预处理 |
| 3.1.1 图像采集 |
| 3.1.2 图像预处理 |
| 3.2 特征参数提取 |
| 3.2.1 颜色特征参数 |
| 3.2.2 形态特征参数 |
| 3.2.3 纹理特征参数 |
| 3.3 有效特征优化选取 |
| 3.3.1 主成分分析 |
| 3.3.2 逐步判别分析 |
| 3.4 模型的建立 |
| 3.4.1 模型的类别 |
| 3.4.2 BP神经网络模型 |
| 3.4.3 BP神经网络模型验证方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于机器视觉技术玉米不完善粒识别模型的建立 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 材料 |
| 4.2.2 图像检测软硬件平台 |
| 4.2.3 主要试验方法 |
| 4.2.3.1 玉米不完善粒制备与水分的测定调节 |
| 4.2.3.2 图像采集与预处理 |
| 4.2.3.3 籽粒特征参数提取 |
| 4.2.3.4 特征参数选取与优化 |
| 4.2.3.5 玉米不完善粒检测识别模型 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 图像采集与预处理 |
| 4.3.1.1 图像采集 |
| 4.3.1.2 图像滤波 |
| 4.3.1.3 图像分割 |
| 4.3.2 籽粒外观特征参数提取 |
| 4.3.2.1 形态特征 |
| 4.3.2.2 颜色特征 |
| 4.3.2.3 纹理特征 |
| 4.3.3 图像特征参数分析及优化 |
| 4.3.3.1 主成分因子数的确定 |
| 4.3.4 基于BP神经网络识别模型的建立与验证 |
| 4.3.4.1 BP神经网络模型的建立 |
| 4.3.4.2 BP神经网络的训练 |
| 4.3.4.3 BP神经网络模型的识别验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于机器视觉技术玉米杂质识别模型的建立 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 材料 |
| 5.2.2 主要仪器设备及试验平台 |
| 5.2.3 试验方法 |
| 5.2.3.1 样品的水分调节 |
| 5.2.3.2 图像采集与预处理 |
| 5.2.3.3 图像特征参数提取 |
| 5.2.3.4 特征参数选取与优化 |
| 5.2.3.5 玉米杂质的识别模型 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 图像采集与预处理 |
| 5.3.1.1 图像采集 |
| 5.3.1.2 图像滤波 |
| 5.3.1.3 图像分割 |
| 5.3.2 完善粒与杂质外观特征参数提取 |
| 5.3.2.1 形态特征 |
| 5.3.2.2 颜色特征 |
| 5.3.2.3 纹理特征 |
| 5.3.3 玉米完善粒与玉米芯的识别 |
| 5.3.4 玉米完善粒与杂质玉米的识别 |
| 5.3.5 玉米完善粒与无机杂质的识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 主要结论 |
| 2 创新点 |
| 3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
四、BP人工神经网络识别玉米品种的研究（论文参考文献）
- [1]吉林省玉米种业竞争力评价及提升路径研究[D]. 马琨. 吉林大学, 2019(08)
- [2]基于深度学习的玉米果穗分类识别[D]. 张芳. 江西农业大学, 2019(03)
- [3]GA-BP神经网络在玉米种子质量检测分级中的应用[D]. 袁霏. 浙江海洋大学, 2019(02)
- [4]基于机器视觉的玉米种粒双面破损检测装置设计及试验研究[D]. 崔欣. 山东理工大学, 2019(03)
- [5]基于机器视觉的家禽机械手掏膛及可食用内脏分拣技术研究[D]. 陈艳. 华中农业大学, 2018(01)
- [6]不同品种甜玉米种子活力特性差异比较及适宜精选方法的选择[D]. 许昍. 天津农学院, 2018(01)
- [7]不同甜玉米种子活力比较及液体分选技术研究[D]. 刘敏洁. 天津农学院, 2018(01)
- [8]玉米品种识别多算法模型比较研究[J]. 于仁师,孙华丽,韩仲志. 湖北农业科学, 2016(09)
- [9]基于深度图像的玉米品种识别研究[D]. 张云丽. 河北农业大学, 2015(02)
- [10]玉米质量指标机器视觉技术研究[D]. 王伟宇. 河南工业大学, 2015(04)