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种子品质检验仪器帮助大豆种子在收购时进行种子质量检测与评估，传统检测手法准确度和效率不高，也是我国大豆质量普遍较低的一个重要原因。大豆品质检测的主要指标有外观品质、营养品质、食味品质、卫生品质等，其中外观品质包括大豆的病斑、虫蚀、霉变等。已有研究证明大豆的外观皮质与其营养品质、卫生品质具有高度的正相关性，因此可以通过对大豆外观的检测来其质量的优劣。
种子品质检验仪器选取正常大豆、各类带病大豆以及正常与病态混合大豆各100幅图片，以传统神经网络与粒子群优化神经网络对其进行识别粒子群优化的神经网络对各类大豆样本图像的识别率均超过90%，其平均识别率为93．1%;传统神经网络平均识别率仅为88%。可见优化的神经网络拥有更的大豆品质识别能力，对各类缺陷豆和病害豆的识别率均显着优于传统神经网络。作物种子的品质识别是现代农业中非常重要的技术，也是农业信息化和农业的研究热点之一。本研究基于传统神经网络在图像识别中的一些不足之处，引入粒子群优化的算法进行改进，对经过预处理和特征提取的大豆种子图像进行验证，仿真结果表明优化的神经网络可以显着增强大豆种子品质的识别率、提升识别效率。
仪器型号：CFY-II
仪器参数信息 www.seed17.net/ 种子品质检验仪器
