基于机器视觉的蔬菜种子活力指数检测算法研究及系统实现

摘要

常规的种子活力检测存在主观性强、花费高、人工操作难等不足,无法满足当前自动化育种的发展需求.为了提高种子活力检测的自动化水平和质量,以辣椒种子图像为研究对象,利用创新的过黄特征法将种子图像灰度化,此方法可充分保留种子信息,通过阈值处理,可降低系统去除噪声所需的处理时间,为了标记每粒种子,采用漫水填充算法将种子填充为不同的灰度值;编程计算了种子发芽指数和种子平均根长,最终得出种子活力指数计算结果.通过不同种子图像的处理与试验,表明该算法在种子分离、活力指数计算方面具有一定优势,可适用于不同种子活力评估;对系统的评估精度进行试验测试,结果显示,自主开发的种子活力指数检测系统计算的种子活力指数准确率高达92％以上,可为蔬菜种子在线化生产提供参考.