基于机器视觉技术的田间籽棉品级抽样分级模型研究

【目的】客观评价田间籽棉质量。 【方法】依据中国籽棉品级分级标准,基于机器视觉技术选取棉花尺寸、色泽特征建立田间籽棉品级抽样分级模型。 【结果】相关分析表明:亮度修正后,图像特征与籽棉品级之间相关显著。贝叶斯判别分析结果表明:基于10折交叉验证建立的籽棉品级判别模型的识别率在75.00%～92.86%之间,模型的平均识别率达83.20%。基于“1个标准误差”规则选取较好的贝叶斯判别模型,它在独立数据集上的泛化精度达89.11%,其中,前3级籽棉的识别率均达到100%。 【结论】基于机器视觉技术识别籽棉品级是可行的,有利于提高籽棉品级抽样分级模型精度。