吕梦棋，张芮祥，贾浩，马丽

(吉林农业大学信息技术学院，长春市，130118)

通讯作者：马丽，女，1980年生，吉林长春人，硕士，副教授；研究方向为深度学习，图像处理。E-mail: mali@jlau.edu.cn

0 引言

种子的质量是影响农作物正常生长以及决定农作物收成的重要因素之一。作为以玉米为主要农作物的农业大国，玉米种子的质量问题一直是我们国家关注的焦点，与广大农民的幸福生活息息相关。近年来，国家推广了单粒播种以及精密播种技术，致使对种子的质量需求越来越高。种子质量的提高，避免了浪费农民的成本以及提高务农效率等有着明显的作用。据研究发现，玉米的发苗速率以及玉米种子活力深受玉米种子大小影响，因此玉米种子分类准确率的提高不仅能推动我国农业的发展，也可以为广大农民谋幸福、谋利益，对提高农作物产量有着重大意义。

传统人工的挑选易受到主观因素影响，存在着效率低、误差、大的缺点。机器视觉在种子的质量分级中属于研究热点。国外一些学者已经利用机器视觉对玉米、马铃薯等农作物的质量进行分类和识别，提高了农业智能化的水平。Jayas等[1]通过反复试验，使含有杂质的谷物识别率达到了90%。Elmasry等[2]对于不规则的马铃薯，在机器视觉的基础上实现实时检测。国内学者对于农作物特征提取分类、品种识别做了大量的研究，如王应彪等[3]基于OpenCV对玉米种子进行形状与特征的分级，提出了一种可以获取玉米种子外形等特征的算法，分类的结果优质种子、一般种子、和劣质种子正确率为90.5%、82.3%和92.3%。……