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第 33 卷 增刊 1 农 业 工 程 学 报 Vol.33 Supp.1 2017 年 2 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Feb. 2017 219 基于稀疏表示算法的高通量玉米果穗粒型识别系统 1,2 ※ 1 1,2 1,2 1 1 1 马 钦 ，王 越 ，郭 浩 ，朱德海 ，刘 哲 ，张晓东 ，李绍明 （1. 中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083 ；2. 农业部农业信息获取技术重点实验室，北京 100083 ） 摘 要：玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一，为了提高籽粒粒型的识别率，同时满足高通量以及 无损测量的要求，该文以果穗整体为研究对象，基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统（果穗未 脱粒）。以掉落抓拍法硬件采集平台采集 3 种不同粒型（硬粒型、马齿型、半马齿型）的玉米穗图像，首先使用帧差法 获取果穗轮廓，再通过 G 通道分离、OTSU 算法（最大类间方差法）得到籽粒轮廓信息，提取籽粒部分颜色、形状、纹 理特征作为分类依据，每种粒型取 200 粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典，对每一个测试样本计算稀疏表示 系数，根据最小重构误差判定籽粒粒型类别。结果表明，该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计，识别正确 率达到 94.8%，测量速度达到28 穗/min ，大大提高了玉米粒型统计的效率。 关键词：识别；机器视觉；图像处理；稀疏表示；玉米果穗粒型；高通量 doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.z1.033 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2017)-Supp.1-0219-06 马 钦，王 越，郭 浩，朱德海，刘 哲，张晓东，李绍明. 基于稀疏表示算法的高通量玉米果穗粒型识别系统[J]. 农 业工程学报，2017，33(增刊1)：219－224. doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.z1.033 Ma Qin, Wang Yue, Guo Hao, Zhu Dehai, Liu Zhe, Zhang Xiaodong, Li Shaoming. High-throughput maize grain type identification system based on sparse representation algorithmJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(Supp.1): 219－224. (in Chinese with English abstract) doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.z1.033 稀疏表示分类器（sparse representation classifier ， 0 引 言 8 的原理基于稀疏表示，它将同一类样本看作处于 SRC） 玉米籽粒粒型是评估玉米产量的重要表型参数之 同一线性子空间，测试样本可以被同类其他样本最优线 一，它与玉米品种、产量关系密切1-2 。籽粒粒型主要分 性表示。同时非测试样本类对测试样本的线性