基于BP神经网络的玉米单倍体种子图像分割
1.中国农业大学 工学院, 北京 100083; 2.国家玉米改良中心, 北京 100094)
Image segmentation of maize haploid seeds based on BP neural network
1.College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China; 2.National Maize Improvement Center of China, Beijing 100094, China)
摘要 以单倍体育种产生的经遗传标记后的玉米品种1050-37为研究对象,研究种子图像的颜色模式类别,将单个玉米种子划分为紫色标记区域、黄色区域和白色区域进行分析.通过分析图像在归一化rgb,HSV模型下的不同颜色特征,选取其中7个作为输入特征参数,构建了一种3层BP神经网络模型,从而实现玉米单倍体种子图像的有效分割.试验表明:该模型对紫色标记区域、黄色区域和白色区域的准确识别率分别为9761%,9334%和9409%;所提取的紫色标记区域对单倍体与杂合体的识别是有效且可靠的.
关键词 :
  ,
玉米种子 ,
单倍体 ,
BP神经网络 ,
图像分割 ,
种子分选
Abstract :Based on BP neural network of maize haploid seeds,an image segmentation method was proposed to research 1050-37 corn with genetic marks. According to color features,corn seed images were divided into three color patterns of purple area, yellow area and white area. Different color features of normalized rgb and HSV color space were analyzed, and 7 features were chosen as input parameters to establish a BP neural network model with 3 layers to achieve effective image segmentation of maize haploid seeds. The experiments show that the classification accuracies of the model are 97.61% for purple marks area, 93.34% for yellow area and 94.09% for white area,respectively. The purple marks area acquired by BP NN is effective and reliable for the identification of haploid kernels and hybrid kernels.
Key words :
corn seeds
haploid
BP neural network
image segmentation
seed sorting
基金资助: 国家“863”高技术研究发展计划项目(2010AA101401); 国家自然科学基金资助项目(31071320)
作者简介 : 张俊雄(1979—),男,北京人,副教授,硕士生导师(cau2007@cau.edu.cn),主要从事计算机视觉、农业机器人技术研究.
吴科斌(1986—),男,湖南娄底人,硕士研究生(huxinkebin@126.com),主要从事计算机视觉检测技术研究.
引用本文:
张俊雄, 吴科斌, 宋鹏, 李伟, 陈绍江. 基于BP神经网络的玉米单倍体种子图像分割[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2011, 32(6): 621-625.
ZHANG Junxiong, WU Kebin, SONG Peng, LI Wei, CHEN Shaojiang. Image segmentation of maize haploid seeds based on BP neural network[J]. Journal of Jiangsu University(Natural Science Eidtion)
, 2011, 32(6): 621-625.
链接本文:
http://zzs.ujs.edu.cn/xbzkb/CN/10.3969/j.issn.1671-7775.2011.06.001 或 http://zzs.ujs.edu.cn/xbzkb/CN/Y2011/V32/I6/621
[1]
苏娟, 方舒, 邢广进, 杜松怀, 单葆国. 考虑需求价格弹性的CS-SVM短期负荷预测方法 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(3): 319-324.
[2]
宫金良, 陈涛, 张彦斐, 兰玉彬. 一种基于多区域信息融合约束的改进帧间差分目标检测与跟踪算法 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(3): 302-309.
[3]
唐斌, 尹玥, 江浩斌, 林子晏, 花逸峰, 谢军. 基于RMPC的商用车车道保持跟踪控制 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(3): 256-262.
[4]
刘浩, 宫金良, 张彦斐. 基于作物行特征的小型农业AGV导航基准线提取方法 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(3): 296-301.
[5]
郭华锋, 朱聪聪, 赵恩兰, 于萍, 刘磊, 李龙海, 杨海峰. 螺杆泵转子表面HVOF喷涂WC涂层的耐磨抗蚀性能 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(3): 332-340.
[6]
罗昌泰, 李栋伟, 吴霞. 渗流条件下细粒土尾矿库稳定性与加固措施 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(3): 366-372.
[7]
张源, 魏燕丽, 许锦峰. 相变蓄能墙板基本构造的热工分析 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 224-229.
[8]
潘公宇, 王功强, 陈清爽,朱瑞, 李东. 基于TPA的发动机悬置系统开发及其主观评价 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 125-130.
[9]
唐程, 孙平, 刘军恒, 嵇乾, 黄超. 钾盐负载Ce0.5Mn0.5O2催化氧化碳烟的活性及稳定性分析 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 154-160.
[10]
贾世奇, 刘孟楠, 徐立友. 电动拖拉机车内电磁辐射环境仿真 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 184-190.
[11]
任星光, 段纳, 程义, 苗珍. 基于机器视觉的基本苗统计方法 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 191-194.
[12]
李志刚, 马惠香, 周建庭, 赵亚宇, 张洪. 金属磁记忆漏磁信号检测钢绞线拉索锈蚀模型和试验 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 230-234.
[13]
圣文顺, 孙艳文, 张会影. 基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 195-200.
[14]
邢志伟, 王思博, 李彪, 廉冠. 面向过站航班地面保障过程的均衡优化建模 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 209-217.
[15]
周恩全, 许想, 陆建飞. 海上风机桩筒复合基础的水平承载性能分析 [J]. 江苏大学学报自然科学版, 2022, 43(2): 235-241.