基于压缩感知的缺损杂草种子的机器视觉鉴别

项目名称： 基于压缩感知的缺损杂草种子的机器视觉鉴别

项目编号： No.61202188

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 蔡骋

作者单位： 西北农林科技大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 缺损和病斑是杂草种子机器视觉鉴别中造成误试率的主要因素，本项目拟研究有缺损杂草种子的机器视觉鉴别技术，特别是在系统登记在册的标准杂草种子图像均为按特定方向校准对齐的完整无损图像，而输入待测图像为方向未知且出现缺损或病斑的杂草种子的鲁棒识别问题。首先研究低秩矩阵分解对齐算法，以解决标准杂草种子库中多尺度多方向的种子图像批量校准对齐问题；然后研究低秩线性重建算法，以解决缺损杂草种子图像的缺损补偿问题；最后研究多类别重建分类问题，通过分析不同类别杂草种子图像的重建误差对杂草种子进行准确鉴别。

中文关键词： 种子识别；机器视觉；局部缺损；；

英文摘要： Identification of weed seeds with defect or scabs is a difficult problem of machine vision. Traditional algorithms assume input weed seeds are intact. However, weed seeds might be partial-defected because of humidity environment or physical damage. In thi

英文关键词： Seeds Identification；Machine Vision；Partial Defect；；