论文简介：
硕士论文-玉米种子品种识别与品质检测专家系统，正文共72页，35095字。
摘 要
种子是最基本的农业生产资料，种植优良的种子是丰收的关键。目前最广泛使用的种子识别方法是种子形态鉴定法，即利用种子的外表特征进行判别，该方法大众化、简便。但其测量方法比较落后，主要是利用一些简单的测量工具如卡尺、天平等进行手工测量和人们的主观判断，测量工作非常繁琐且准确性不能保证。因此，市场需要一种快速、准确的种子识别方法。本课题利用计算机视觉和专家系统的知识，采用实验的方法，对玉米种子品种识别和品质检测进行了深入的研究,建立了玉米种子品种识别和品质检测专家系统,可以实现种子品种识别和品质检测的自动化。
本系统首先构造了数据采集系统。数据采集系统可以完成图像的采集与处理、种子外部特征参数的自动提取、计算和存储。根据种子图像的实际情况，进行了图像初级处理过程中的二值化和图像滤波过程，阈值选择正确，算法简单，加快了图像的处理速度，得到了清晰的种子图像。接着根据统计、模糊模式识别的知识建立了品种识别、品质检测模型，确立了正确的隶属函数和识别、检测原则。最后，建立了完整的品种识别和品质检测专家系统软件。在特征参数的选择、权重的确定和品质的评价中都用到了专家的知识，专家知识是本系统解决问题的有效方法。
品种识别实验表明，系统总的正确率是88%，正确率较高，满足了设计要求，说明品种识别模型是可行的。品质检测实验证明，品质检测模型对加入杂质和其它类种子的反映是正确的。该专家系统能够快速、经济和准确的识别玉米种子并且对其进行品质检测，对于王米品种检测自动化的发展具有一定的理论意义和应用价值。
关键词：玉米，种子，识别，专家系统

目 录

第一章 绪论1
1.1 研究目的和意义1
1.2 计算机视觉技术在农产品检测中的国内外研究现状1
1.3 专家系统在农业中的国内外研究现状4
1.4 研究内容和关键点6
1.4.1 研究内容6
1.4.2 关键点7
1.5 本章小结7
第二章 数据采集系统8
2.1 采集系统的组成8
2.1.1 硬件系统8
2.1.2 数据采集系统9
2.1.3 图像的格式9
2.2 图像的初级处理10
2.2.1 图像获取11
2.2.2 图像二值化11
2.2.3 图像滤波11
2.3 特征参数的选择及提取12
2.3.1 特征参数的选择12
2.3.2 特征参数的提取13
2.3.3 特征参数的分布14
2.4 本章小结16
第三章 品种识别模型及系统18
3.1 模式识别技术简介18
3.1.1 模式识别的定义18
3.1.2 模式识别系统18
3.2 模糊数学基本知识20
3.2.1 模糊概念和一元模糊集20
3.2.2 建立隶属函数的方法21
3.3 模糊模式识别22
3.3.1 模糊模式识别简介22
3.3.2 模糊模式识别模型的建立22
3.3.3 模型的实验验证26
3.4 识别系统28
3.4.1 品种识别系统流程28
3.4.2 实验验证28
3.5 本章小结30
第四章 品质检测模型及系统31
4.1 品质检测的含义31
4.2 品质检测模型的建立31
4.2.1 特征参数的选择31
4.2.2 品质检测模型的确定32
4.3 品质检测系统34
4.3.1 品质检测系统流程34
4.3.2 实验验证35
4.4 本章小结37
第五章 专家系统与软件的实现38
5.1 专家系统的实现38
5.1.1 专家系统的定义38
5.1.2 专家系统的特点38
5.1.3 专家系统的构成39
5.1.4 知识库的建立40
5.1.5 数据库44
5.1.6 推理机45
5.2 软件的实现46
5.2.1 软件的结构46
5.2.2 软件的数据流程46
5.2.3 五个功能模块的实现48
5.3 本章小结53
第六章 主要结论和建议54
6.1 结论54
6.2 建议55
参考文献56
攻读硕士学位期间发表的论文59
致谢60

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