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基于图像处理技术的小麦水分检测方法研究
被引量：
1
1
作者
张晋宁
尹君
田一骏
《中国粮油学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期211-215,共5页
水分是小麦安全储藏的重要指标之一。利用图像处理技术对采集到的不同水分的小麦图像进行特征提取,提取小麦籽粒图像中的47个图像特征(23个形态特征和24个颜色特征),利用SPSS软件对其进行相关性分析。分析图像特征与小麦含水量的相关性...
水分是小麦安全储藏的重要指标之一。利用图像处理技术对采集到的不同水分的小麦图像进行特征提取,提取小麦籽粒图像中的47个图像特征(23个形态特征和24个颜色特征),利用SPSS软件对其进行相关性分析。分析图像特征与小麦含水量的相关性,使用逐步选择法筛选出对于小麦水分预测最重要的特征子集并建立了ElasticNet、RandomForest、AdaBoost回归模型。结果表明,3个回归模型的R 2值分别为0.96、0.97、0.98,RMSE值分别为1.05、0.26、0.84。其中RandomForest模型预测结果的水分绝对误差主要分布在±1.5之间。因此,可基于图像处理技术用于小麦水分无损检测的研究。
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关键词
图像处理
小麦
水分检测
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职称材料
题名
基于图像处理技术的小麦水分检测方法研究
被引量：
1
1
作者
张晋宁
尹君
田一骏
机构
国家粮食和物资储备局科学研究院
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《中国粮油学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期211-215,共5页
基金
国家粮食和物资储备局科学研究院自选课题(JY2202)。
文摘
水分是小麦安全储藏的重要指标之一。利用图像处理技术对采集到的不同水分的小麦图像进行特征提取,提取小麦籽粒图像中的47个图像特征(23个形态特征和24个颜色特征),利用SPSS软件对其进行相关性分析。分析图像特征与小麦含水量的相关性,使用逐步选择法筛选出对于小麦水分预测最重要的特征子集并建立了ElasticNet、RandomForest、AdaBoost回归模型。结果表明,3个回归模型的R 2值分别为0.96、0.97、0.98,RMSE值分别为1.05、0.26、0.84。其中RandomForest模型预测结果的水分绝对误差主要分布在±1.5之间。因此,可基于图像处理技术用于小麦水分无损检测的研究。
关键词
图像处理
小麦
水分检测
Keywords
image processing
wheat
moisture detection
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于图像处理技术的小麦水分检测方法研究
张晋宁
尹君
田一骏
《中国粮油学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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