[发明专利]一种基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法及装置

权利要求书

1.一种基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S101:采集不同活力程度的玉米种子高光谱图像，然后对玉米种子高光谱图像进行光谱图像校正；

S102:对光谱图像进行分割获取单粒玉米种子的感兴趣区域ROI，然后提取感兴趣区域ROI的平均光谱反射率；

S103:选择预处理方法对光谱图像进行预处理，消除背景干扰；

S104:采用连续投影算法提取光谱图像中的特征光谱；

S105:基于人工神经网络建立种子活力鉴别模型，对待测样本的活力程度进行判别。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，所述采集不同活力程度的玉米种子高光谱图像包括：

挑选出完整无缺陷的同品种的不同活力程度的玉米种子样本，然后将样本放置在室温25-27℃环境下1周左右，消除不同活力玉米种子样品二次吸收水分的影响，控制样本的含水率在30％以内；

将不同活力程度的玉米种子样品放置在检测平台，对其进行编号以区分不同类型；

调节高光谱图像采集设备的参数，通过该设备获取866.4-1701nm范围内的多个波段下的高光谱图像；

采集待检测单粒玉米种子的胚面高光谱图像。

3.根据权利要求1所述的基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，所述对玉米种子高光谱图像进行光谱图像校正包括：

先采集标准校正白板作为白参考，然后采集标准校正黑板作为黑参考，最后根据公式(1)逐一校正所采集到的所有玉米种子样品的高光谱图像。

其中，R为校正后的高光谱图像，I为样品的原始高光谱图像，I_x为标准白板参考图像，I_y为标准黑板参考图像。

4.根据权利要求1所述的基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，所述对光谱图像进行分割获取单粒玉米种子的感兴趣区域ROI包括：

通过高光谱图像采集系统获得M×N×B的三维高光谱图像立方体，M和N分别为高光谱图像的宽和高，B为高光谱图像维数；

在高光谱图像校正完成后利用自适应阈值分割法对图像进行二值化处理，然后通过形态学、轮廓提取处理生成掩模，利用掩膜从原始图像中将背景去除。

5.根据权利要求1所述的基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，所述提取感兴趣区域ROI的平均光谱反射率包括：

统计ROI内像元在每个波段的光谱反射率，并计算获取全部样品的平均光谱反射率；

整合高光谱数据最终形成多个特征数据或特征向量数据，并且为每粒玉米种子的特征数据增加相应数据标签。

6.根据权利要求1所述的基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，所述选择预处理方法对光谱图像进行预处理包括：

采用Savitsky-Golay平滑SG和多元散射校正MSC算法进行预处理；其中，SG降低随机噪声，MSC减少基线漂移；

利用Z-Score标准化消除各项数据之间的差异，将玉米种子样品数据处理成均值为0，方差为1的数据；

将光谱数据按照7：3、6：4或8：2划分为训练集和测试集。

7.根据权利要求1所述的基于高光谱的单粒玉米种子活力鉴别方法，其特征在于，所述采用连续投影算法提取光谱图像中的特征光谱包括：

从高光谱图像中提取感兴趣区域的光谱信息，原始光谱的波长范围为866.4-1701.0nm；

选择波长范围在959.3-1697.9nm内的高光谱图像进行分析，采用连续投影算法SPA选择特征波长变量，提取光谱数据中有效的信息形成最优的变量组合。