玉米种子内部机械裂纹的特征研究，高连兴，李晓峰，为深入研究因脱粒造成的玉米种子内部机械裂纹机理及其对发芽与出苗的影响，构建玉米种子内部机械损伤计算机识别系统，改进玉米种

为实现玉米种子含水率(MC)的精确、快速、无损检测, 消除种子放置方式(胚部朝上/下)的影响, 基于高光谱成像和图像处理技术, 结合变量筛选法, 针对玉米种子正反面放置的不同分别建立对应的MC预测模型。分别采集种子正、反两面高光谱图像, 提取质心区域光谱数据, 采用竞争性自适应重加权变量选择算法筛选特征波段, 建立对应的MC预测模型。对比图像不同部位光谱曲线变化趋势, 挑选4个特征波段(1104, 1304, 1454, 1751 nm)进行波段运算获取种子正、反面信息及质心位置。依据正、反面检测结果, 自主选择对应的MC预测模型对45个验证集样本进行含水率检测。结果表明, 使用波段运算正、反面识别率分别为97.8%、100%; 正、反两面验证集相关系数分别为0.969, 0.946, 均方根误差分别为0.464%, 0.616%。该研究为使用多光谱成像技术实现玉米种子MC的快速无损自动化检测奠定基础。

分水岭 matlab代码 corn-seeds ###基于matlab的玉米种子破损识别 ###[本目录内代码均识别相对路径，请运行前设置MATLAB工作路径到该目录下] 该目录下pics目录中存储不粘连待识别图片，需保证图片尺寸为696x928,部分光线不均的图片经过PS调整; pics_adjoin目录中存储有粘连待识别图片，同样保证图片尺寸为696x928,部分光线不均的图片经过PS调整; seeds目录存储向量机训练所用的种子，该目录下有good和bad两种单个种子，都是经过旋转处理的具有一定方摆放向的的种子，便于机器学习; seeds目录下adjoin_pics_items目录中放的是有粘连种子图片中所有单个种子集合; seeds目录下adjoin_pics_rotated_items目录中放的是有粘连种子图片中所有经过旋转方向的单个种子集合； taged_pics目录下为不粘连图片的种子标签图，标签号码与seeds中种子图号对应； exercise.m为训练脚本，已经执行并生成svmStruct.mat文件，无需再次训练，除非种子库变更。该文件内存储向量机结构，做种子识别时

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