基于图像处理技术的小麦水分检测方法研究

作者：张晋宁; 尹君^*; 田一骏

来源：中国粮油学报, 2023, 38(10): 211-215.

DOI：10.20048/j.cnki.issn.1003-0174.000049

• 图像处理
• 小麦
• 水分检测

水分是小麦安全储藏的重要指标之一。利用图像处理技术对采集到的不同水分的小麦图像进行特征提取，提取小麦籽粒图像中的47个图像特征(23个形态特征和24个颜色特征),利用SPSS软件对其进行相关性分析。分析图像特征与小麦含水量的相关性，使用逐步选择法筛选出对于小麦水分预测最重要的特征子集并建立了ElasticNet、RandomForest、AdaBoost回归模型。结果表明，3个回归模型的R2值分别为0.96、0.97、0.98,RMSE值分别为1.05、0.26、0.84。其中RandomForest模型预测结果的水分绝对误差主要分布在±1.5之间。因此，可基于图像处理技术用于小麦水分无损检测的研究。

• 单位
  河南工业大学; 国家粮食和物资储备局科学研究院