发明名称 一种基于高光谱的种子发芽率在线检测装置及方法
摘要 本发明公开了一种基于高光谱的种子发芽率在线检测方法,包括以下步骤:S1对种子训练样本进行高光谱图像采集,提取种子训练样本的高光谱图像在特征波段下的特征参数;S2利用传统方法对种子训练样本进行试验,得到种子训练样本的发芽结果;S3以种子训练样本的高光谱图像在特征波段下的特征参数和光谱反射值作为输入,种子发芽结果作为输出,建立基于高光谱的种子发芽率预测模型;S4对待检测的种子进行高光谱图像采集,利用种子发芽率预测模型进行检测,得出待检测的种子的发芽率。本发明还公开了基于高光谱的种子发芽率在线检测装置。本发明实现了简单、快速、无损、实时地检测种子的发芽率。
申请公布号 CN103636315A 申请公布日期 2014.03.19
申请号 CN201310585694.5 申请日期 2013.11.20
申请人 华南理工大学 发明人 孙大文;杨艺超;曾新安;蒲洪彬
分类号 A01C1/02(2006.01)I 主分类号 A01C1/02(2006.01)I
代理机构 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人 陈文姬
主权项 1.一种基于高光谱的种子发芽率在线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1对种子训练样本进行高光谱图像采集,提取种子训练样本的高光谱图像在特征波段下的特征参数;S2利用中国国标GB/T3543.4-1995《农作物种子检验规程-发芽试验》所提供的方法,对种子训练样本进行试验,得到种子训练样本的发芽结果;S3以种子训练样本的高光谱图像在特征波段下的特征参数和光谱反射值作为输入,种子发芽结果作为输出,采用径向基函数支持向量机方法建立基于高光谱的种子发芽率预测模型,如公式(1)所示:<![CDATA[<math><mrow><mi>z</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>sgn</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></msubsup><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>a</mi><mi>i</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>/</mo><mi>&rho;</mi><mo>)</mo></mrow><mi>k</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msubsup><mi>&omega;</mi><mn>0</mn><mo>*</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中,z表示种子发芽结果:z=1,种子可发芽;z=-1,种子不可发芽;x<sub>i</sub>为由种子训练样本的高光谱图像在特征波段下的特征参数和光谱反射值组成的训练向量;x为由待检测的种子的高光谱图像在特征波段下的特征参数和光谱反射值组成的向量;n为种子训练样本总数;y<sub>i</sub>为步骤S2得到的种子训练样本的种子发芽结果;<img file="FDA0000418068590000012.GIF" wi="309" he="77" />为待定系数;ρ∈[0,1],为训练误差系;<img file="FDA0000418068590000013.GIF" wi="78" he="78" />为偏差项;k(x,x<sub>i</sub>)为支持向量机的核函数;所述径向基函数如公式(2)所示:k(x,x<sub>i</sub>)=exp(-||x-x<sub>i</sub>||<sup>2</sup>/2σ<sup>2</sup>)    (2)S4对待检测的种子进行高光谱图像采集,提取待检测的种子的高光谱图像在特征波段下的特征参数,利用步骤S3得到的种子发芽率预测模型进行检测,得出待检测的种子的发芽率。
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