Автоматический анализ и классификация цифровых рентгеновских и газоразрядных изображений семян пшеницы, поврежденных клопом вредная черепашка, для прогноза их посевных качеств
Проведено экспериментальное исследование по анализу цифровых рентгеновских и газоразрядных изображений семян озимой мягкой пшеницы, неповрежденных и поврежденных в различной степени клопом вредная черепашка, и их сопоставлению с дополнительными показателями, характеризующими посевные качества семян (длина зародышевого побега и корня). Цифровые рентгеновские изображения семян получены методом микрофокусной рентгенографии, газоразрядные изображения – методом газоразрядной визуализации (электрофотографии). Оценка длины зародышевого побега и корня проведена с использованием компьютерной морфометрии сканированных изображений проростков. Классификация цифровых рентгеновских и газоразрядных изображений семян выполнена с использованием линейной дискриминантной функции Фишера, реализованной в программной среде MATLAB. Общая погрешность классификации исследуемых семян пшеницы по данным анализа цифровых рентгеновских и газоразрядных изображений составила 38.09 и 36.40 % соответственно. Предложены рекомендации для повышения полученной точности классификации.
Авторы: Н. С. Прияткин, М. В. Архипов, Л. П. Гусакова, А. А. Бойцов, Н. Н. Потрахов, Н. Е. Староверов, П. А. Щукина, А. В. Капусткина
Направление: Приборостроение и информационно-измерительные технологии
Ключевые слова: Анализ изображений семян, метод линейной дискриминантной функции Фишера, мик-рофокусная рентгенография, газоразрядная визуализация (электрофотография), по-севные качества семян, семена пшеницы, клоп вредная черепашка
Открыть полный текст статьи