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作者：刘春山;李金琼;陈思羽;刘洪义;潘佳琦;焦仁宝;初旭宏;
单位：佳木斯大学机械工程学院;黑龙江省农业机械工程科学研究院;
摘要：通过视觉识别图像处理技术对稻谷谷粒进行处理，利用OTSU自适应阈值对稻谷图像进行二值化处理，采用中值滤波对图像进行降噪处理、图像分割和连通区域标记，基于几何形状特征阈值检测算法识别不同种类稻谷的长度、宽度、周长和面积像素值，提出一种综合的阈值通用旋转法，可实现不同谷粒的分类。根据获取谷粒图像样品和采集谷粒数目特征，基于形态学处理和分水岭变换分割算法对谷粒进行数目识别提取，最后根据检测的数目和整碎谷粒特征统计汇总稻谷谷粒的相关参数信息，将谷粒识别结果和相关数据信息保存在数据库中，便于进一步分析。研究结果表明：利用MatLab软件中GUI界面开发的稻谷检测系统对谷粒数目有较好的识别力，精确度达98.327%,对于整碎谷粒的识别误差在可控范围，满足要求与传统人工检测相比，具有检测快速、多样化等优点。
关键词：检测系统;;特征识别;;图像处理;;稻粒
基金资助：黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2023C059)
