【摘 要】
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结合当前种子活力检测的现状,通过对生物超弱发光特性和种子活力生物学机理的分析,综合运用图像处理和人工神经网络技术,深入研究了基于生物超弱发光的种子活力检测和预测方
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结合当前种子活力检测的现状,通过对生物超弱发光特性和种子活力生物学机理的分析,综合运用图像处理和人工神经网络技术,深入研究了基于生物超弱发光的种子活力检测和预测方法.利用玉米种于薄层干燥实验,研究了在薄层干燥过程中种子生物超弱发光强度和发芽率随干燥温度与时间的变化趋势,实验表明干燥后的玉米种子的生物超弱发光强度和发芽率的变化趋势相同,固此生物超弱发光强度可以作为反映种子活力的指标.在分析现有种子活力预测模型缺点的基础上,提出了一种新的干燥后玉米种子活力预测模型,并用参数估计法确定了模型的参数,该模型与一阶动力方程相比预测精度要高.初步研究了种子生物超弱发光光子图像的二值化、形态滤波及边缘跟踪等处理方法和技术,设计了提取光子数量特征的软件.基于BP神经网络设计了种子活力预测系统.选取种子生物超弱发光光子数和环境温度作为网络输入,种子发芽率作为网络输出,实验结果表明运用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络预测种子活力是可行的.
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