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浙江托普云農科技股份有限公司(推廣部)
千粒質量在種子的培育選種過程中都會有所涉及,但是人工數種繁瑣枯燥,費時并且可能產生誤差。使用圖像處理技術對種子進行計數,準確性*,環境容易受到影響,還處于試驗階段。圖像處理技術使用在排種性能檢測中可得到很高的精度,但圖像法存在振動和環境噪聲干擾等問題,安裝困難,且成本高昂,使其應用受到限制。智能種子計數系統在該類研究實驗過程中發揮著重要的作用,也能夠很好的保證實驗結果的準確性。
千粒質量在種子的培育選種過程中都會有所涉及,但是人工數種繁瑣枯燥,費時并且可能產生誤差。使用圖像處理技術對種子進行計數,準確性*,環境容易受到影響,還處于試驗階段。圖像處理技術使用在排種性能檢測中可得到很高的精度,但圖像法存在振動和環境噪聲干擾等問題,安裝困難,且成本高昂,使其應用受到限制。智能種子計數系統在該類研究實驗過程中發揮著重要的作用,也能夠很好的保證實驗結果的準確性。
在獲取圖像的過程中,由于受到各種因素的影響,所得到的圖像總會或多或少的感染一些噪聲信息,這些噪聲信息會惡化圖像的質量,所以要進行去噪處理。去噪的方法有很多,大致分為兩大類:一類是時域去噪,另一類是頻域去噪。時域去噪的代表方法有加權平滑法、中值濾波、二值形態學法等;頻域去噪的代表方法有經典數字濾波器、同態濾波、小波分析等。本文采用時域去噪中的中值濾波法,其具有抑制干擾脈沖和點狀噪聲的作用,并且可保持較好的圖像邊緣,是指把以某點為中心的小窗口內的所有像素的灰度按從小到大的順序排列,將中間值作為該處的灰度值。
智能種子計數系統的使用,在谷物沒有疊壓的狀態下準確率可以達到*,這不僅減少了勞動者的勞動強度,彌補了人視覺的不足之處,大大提高了效率及準確率,同時也減少了其他軟件繁瑣的編程工序,為后續進一步研究奠定基礎。
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