小麦不完善粒识别：基于频谱与虫孔特征的SVM方法

"本文提出了一种基于小麦图像特征的小麦不完善粒识别方法，通过提取自适应虫孔特征、频谱特性等89维特征参数，提高了识别准确率，尤其对发芽粒和生虫粒的识别效果显著，平均识别率达到了96.90%，相比传统方法提升了约20%。该方法旨在解决小麦不完善粒检测中的效率和准确性问题，为粮食安全提供技术支持。" 小麦不完善粒识别是确保粮食质量和安全的关键环节，传统的人工检测方法存在诸多局限性。针对这一问题，研究者们提出了多种自动化检测技术，如声音分析、高光谱成像和深度学习模型。然而，这些方法各有弊端，如易受环境噪声影响、设备成本高昂或样本需求量大等。 本文介绍的识别方法主要基于图像特征，特别是小麦的自适应虫孔特征和频谱特性。自适应虫孔特征是指根据小麦图像中虫孔的形状、大小和分布进行的特征提取，它能够反映小麦表面的损伤程度，有助于区分不同类型的小麦不完善粒。频谱特性则是通过对图像进行频域分析，获取反映图像纹理和结构信息的参数，这些参数在识别过程中提供了额外的区分度。 在提取特征后，研究采用了支持向量机（SVM）作为分类器。SVM是一种强大的监督学习模型，尤其擅长处理小样本数据集，它通过构建最优决策边界来分类数据，能够有效地处理高维特征空间，因此特别适合用于这种多维度特征的分类任务。 实验结果显示，该方法在正常粒、破碎粒、生虫粒、生病粒和发芽粒的识别上表现出色，识别率分别达到98.75%、97.50%、93.02%、99%和96.25%。平均识别率高达96.90%，与传统方法相比，识别准确率有明显提升，这表明该方法在实际应用中具有很大的潜力。 该方法的提出不仅提升了识别效率，减轻了人工检测的工作负担，还通过精确的识别提高了粮食质量控制的水平，对于粮食生产和供应链管理具有重要意义。未来的研究可能进一步优化特征提取过程，探索更高效、更经济的检测手段，以应对不同环境和条件下的小麦不完善粒识别挑战。