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一种稻谷霉变无损检测的方法

一种稻谷霉变无损检测的方法

64.58分

中高价值评估

交易价格:¥50000
交易方式:转让
申请号:CN201610262700.7
权利人:南京农业大学
专利类型:发明专利
发明人:潘磊庆;王振杰;屠康;孙柯;孙晔;顾欣哲

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南京农业大学

一种稻谷霉变无损检测的方法

专利(申请号):CN201610262700.7 申请人:南京农业大学 IPC分类号:G06K9/32(2006.01)I
专利类型:发明专利 公开号:CN105975966A 保护年限:18
代理机构: 代理人: 公开日:2016.09.28
发明设计人:潘磊庆;王振杰;屠康;孙柯;孙晔;顾欣哲

摘要

      本发明涉及一种基于计算机视觉技术对稻谷霉变检测的方法,属于一种新型的检测技术。通过计算机视觉图像采集装置,获取正常(对照组)、霉变早期和霉变晚期图像,经图像处理后,对图像的灰度特征、颜色特征和纹理特征进行提取。采用支持向量机和偏最小二乘法判别分析构建检测模型,首先对正常稻谷与霉变稻谷进行了区分,又对不同霉变稻谷类型进行区分。本方法可以实现对稻谷是否霉变的准确识别,同时可以实现对不同真菌引发的霉变进行准确区分。该方法比传统的人工检测更加快速、准确、方便,而且对稻谷霉变的预防控制有很重要的意义。

主权项

      一种稻谷霉变无损检测的方法,包括计算机视觉图像采集系统、图像处理、特征参数提取、识别模型构建,其中,1)计算机视觉系统由计算机、相机、光源、支架和底座组件构成,其中,相机采用的型号为NEX‑6的索尼相机,自动白平衡,光圈f/9.0,曝光时间为1/10s,ISO 100,焦距为30mm;光源有两条LED灯组成,每条12W,长度为33cm,可手动调节亮度;底座是由一块30cm×30cm×1.1cm的金属板组成,底座上有螺孔,用来调节和固定支架;电脑型号为Dell Optiplex 7010、3.4GHz、内存8G、显卡256M GeForce GT240;其中,分别对空白组、早期霉变和晚期霉变稻谷进行图像采集;2)图像处理图像处理使用的主要算法有图像归一化、提取感兴趣区域、转灰度、归一化灰度直方图、R、G、B分量归一化直方图提取;3)特征参数提取①分别提取灰度特征H1、H2…H16,红色分量R1、R2…R16,绿色分量G1、G2…G16,蓝色分量B1、B2…B16和用来描述纹理特征的灰度共生矩阵中的角二阶矩ASM、能量E、对比度CON、熵ENT,共68个特征数据;②SPA特征优选:对68个特征进行特征优选,其中,在区分空白与霉变稻谷的特征选取中,共优先出11个特征数据,特征变量集v为R4、R11、R12、R13、G2、G8、G12、B2、B9、B11、B13;在早期区分不同种类真菌霉变稻谷的特征选取中,共优选出13个特征数据,特征变量集v为R2、R3、R9、R11、R12、R13、G11、G12、G13、B7、B8、B9、B11;在晚期区分不同种类真菌霉变稻谷的特征选取中,共优选出14个特征数据,特征变量集v为H13、R1、R9、R11、R13、G11、G12、B2、B3、B4、B5、B7、B8、B10;4)识别模型构建其中,构建的支持向量机模型(SVM)为:将特征变量集v作为输入值,是否霉变、哪种类型的霉变作为输出值,核函数为径向基函数,核函数参数gamma值均为0.01,惩罚系数cost值为1;其中,构建的偏最小二乘模型(PLSDA)为:将特征变量集v作为输入值,是否霉变、哪种类型的霉变作为输出值。