基于ECMM分割法的杂草稻种子在线识别技术

为提高水稻种子质量,剔除杂草稻种子,提出一种基于凹点匹配的粘连分割算法,搭建一种在线形色双选水稻种子识别平台.该平台由排种系统、图像采集系统、传动系统、电机驱动系统构成.该平台算法基于ECMM凹点分割法,首先对采集的图像进行预处理、提取形态因子小于0.4的粘连轮廓,对所提取轮廓的边缘进行一维高斯卷积核平滑处理,并计算平滑后轮廓曲线的曲率及其曲率均值,寻找与曲率均值相差较大的若干个点作为角点.其次,依据矢量三角形面积的正负来判断角点是否为真正的凹点,寻找凹点与前继点、后继点所组成的法线方向的夹角范围(0°～180°),并在此夹角范围内寻找与其相匹配的凹点对,完成粘连分割.该算法平均精度为92.90％,比极限腐蚀法提高19.82个百分点,比分水岭算法提高12.85个百分点.最后,计算分割后图像上各轮廓内的种子长度与R通道像素占比来识别杂草稻种子.经识别平台测试,本文算法每识别100粒种子平均用时0.95 s,平均识别精度为97.50％.