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Journal of China Agricultural University
2022,27
(5)
114-122
基于机器视觉技术的小粒中药材种子净度快速检测
作 者：
程莹;许亚男;侯浩楠;宁翠玲;杨成民;董学会;曹海禄;孙群
单 位：
承德恒德本草农业科技有限公司;恒德本草(北京)农业科技有限公司;中国医学科学院药用植物研究所;中国农业大学农学院/农业农村部农作物种子全程技术研究北京创新中心/北京市作物遗传改良重点实验室
关键词：
小粒中药材种子;净度;机器视觉;多层感知器(MLP);二元逻辑回归(BLR)
摘 要：
为探究机器视觉技术用于小粒中药材种子净度快速检测的可行性,以黄芩、桔梗、黄芪、紫苏和柴胡5种常见小粒中药材种子为材料,使用扫描仪获取净种子、其他植物种子和所含杂质的图像,采用种子自动化分析系统(PhenoSeed)批量提取种子、其他植物种子及所含杂质的颜色、尺寸及纹理信息,通过相关性分析和主成分分析进行特征变量的筛选,采用多层感知器(MLP)和二元逻辑回归(BLR)建立上述5种中药材种子净度快速检测模型.结果表明,净种子、其他植物种子及所含杂质在物理指标方面存在显著差异,针对不同种子,采用不同指标建立的MLP净度模型的训练集和测试集准确率均在96.0%以上,该模型在不同中药材种子上的稳定性均优于BLR模型;以特征指标建立的模型稳定性优于全部指标的建模效果,运用特征变量建立的MLP模型对不同净度梯度(75.0%~100.0%)的混合样本进行预测,回归曲线的决定系数均达到0.99以上.采用机器视觉技术获取种子、其他植物种子及所含杂质颜色、尺寸和纹理等信息,以特征指标建立MLP模型可用于小粒中药材种子的净度快速检测.
译 名：
Rapid small seed clarity detection method of Chinese medicinal plants based on machine vision technology
