TY -的A2 Potirakis Stelios m . AU - Kiratiratanapruk Kantip盟——Temniranrat Pitchayagan盟——Sinthupinyo华成盟——Prempree Panintorn盟——Chaitavon Kosom盟——Porntheeraphat Supanit盟——Prasertsak Anchalee PY - 2020 DA - 2020/07/01 TI -发展水稻种子分类过程使用机器学习技术的自动分级机SP - 7041310六世- 2020 AB -在农业生产提高效率,速度,和准确性的关键需求是长期经济增长,竞争力,和可持续性。传统手工水稻种子分类操作是昂贵的和不可靠的,因为人类决策识别对象和问题是不一致的,主观的,缓慢的。机器视觉技术提供了一种替代方法自动化过程,无损,节省成本,快速、准确的技术。在这项工作中,我们提出了一个研究,利用机器视觉技术对14个栽培稻水稻品种进行分类。使用的每个品种3500多个种子样本,共计近50000的种子。有三个主要过程,包括预处理、特征提取和水稻品种分类。我们开始第一个进程使用种子取向的方法,种子的身体在同一方向保持一致。接下来,一个质量检测方法应用于检测不寻常的物理种子样本。他们的物理信息,包括形状、颜色和纹理属性提取数据表示的分类。四个方法(LR, LDA、事例和SVM)统计机器学习技术和五个pretrained模型(VGG16, VGG19, Xception、InceptionV3 InceptionResNetV2)的深度学习技术应用分类性能比较。 In our study, the rice dataset were classified in both subgroups and collective groups for studying ambiguous relationships among them. The best accuracy was obtained from the SVM method at 90.61%, 82.71%, and 83.9% in subgroups 1 and 2 and the collective group, respectively, while the best accuracy on the deep learning techniques was at 95.15% from InceptionResNetV2 models. In addition, we showed an improvement in the overall performance of the system in terms of data qualities involving seed orientation and quality screening. Our study demonstrated a practical design of rice classification using machine vision technology. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2020/7041310 DO - 10.1155/2020/7041310 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -