【摘 要】
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利用机器视觉技术识别稻种表面形态，从而识别种子纯度，可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建，在稻种的品种识别中，将三
【机 构】
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南京农业大学工学院,江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室
【基金项目】
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江苏省农机三项工程项目(NJ2010-02);南京农业大学青年科技创新基金(KJ2010032);中央高校基本科研业务费(KYZ201127)
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利用机器视觉技术识别稻种表面形态，从而识别种子纯度，可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建，在稻种的品种识别中，将三维特征作为识别依据，相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段，具有稻种形态测量参数值更精确，外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列，计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现，实现稻种形态表面三维重建。通过构造 BP 神经网络模型，利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品
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