柴玉华，丁　然，曹晓达

(东北农业大学 电气与信息学院，哈尔滨　150030)



基于随机森林的大豆外观品质识别的研究

柴玉华，丁然，曹晓达

(东北农业大学 电气与信息学院，哈尔滨150030)

摘要：不同等级的大豆外观质量与其内部营养等级存在一定关系，因此快速、精准地识别大豆病态种类至关重要。模式识别方法众多，本文采用随机森林方法进行研究。选取相应的大豆籽粒图像对其进行处理，从中挑选10幅图像，提取其形态特征，颜色特征，纹理特征，应用随机森林方法建立大豆外观品质识别模型，然后对大量样本进行试验。试验结果表明：不同种类病害大豆要想达到理想结果，训练步数各不同。该方法具有鲁棒性好、准确度高及系统稳定等特点。

关键词：随机森林；形态特征；大豆外观品质

0引言

大豆具有很高的营养价值，被称为“豆中之王”“田中之肉”，对人类有非常重要的作用。随着经济的发展，大豆的生产与加工已经迅速发展成为一个成熟的产业；但农业产出的大豆质量参差不齐，使我国大豆产业在国际市场上缺少竞争力。大豆外观品质与大豆的营养价值有着重要的关系。我国已于2009年9月1日正式实施《大豆》( GB 1352-2009) 国家标准，此标准与国际发达国家处于相同水平[1]。

人类的智慧有一个重要方面体现在对外界事物的分类和识别上。比较常用的模式识别分类有神经网络、决策树及支持向量机等，具有各自的性能特点。本文研究的随机森林(Random Forests,RF)是一种基于多棵决策树的组合分类器，同Bagging方法、ADAboost方法及随机划分选择法相似[2]。……