基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究的任务书.docx

基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究的任务书
任务书
一、课题背景
马铃薯是我国重要的经济作物之一，也是人们日常生活中不可或缺的食品之一。在马铃薯的产量估算中，马铃薯的形状和重量是两个非常重要的指标。马铃薯的形状和重量直接关系到生产者和消费者能否获得稳定的收益和优质的食品。因此，研究如何精确、高效地测量马铃薯的形状和重量已经成为当下的一个热点。
随着科技的发展，高光谱图像技术被广泛应用于农作物的研究中。高光谱图像可以获取农作物在不同波段下的反射率和传递率等信息，从而得到更加全面、细致的农作物特征信息。因此，结合高光谱图像技术，开展马铃薯形状和重量的分类识别研究具有重要研究意义。
二、课题目的
本课题旨在利用高光谱图像技术，建立马铃薯形状和重量分类识别模型，实现高效、精确的自动化测量，提升马铃薯产业现代化水平。
三、课题内容
（一）收集和处理高光谱图像数据
1.收集需要的高光谱图像数据，并进行预处理和清洗，保证图像的质量和完整性。
2.将图像数据转换成数字信号，提取不同波段下的特征信息。
3.利用特征选择技术，筛选出最具代表性的特征信息。
（二）建立马铃薯形状分类识别模型
1.选用合适的机器学习算法，建立马铃薯形状分类识别模型。
2.利用已处理的高光谱图像数据进行训练，微调模型参数，提升模型的准确性和稳定性。
（三）建立马铃薯重量分类识别模型
1.选用合适的机器学习算法，建立马铃薯重量分类识别模型。
2.利用已处理的高光谱图像数据进行训练，微调模型参数，提升模型的准确性和稳定性。
（四）实现自动测量系统的设计和构建
1.基于完成的马铃薯形状和重量分类识别模型，设计实现可视化的自动测量系统，保证测量效果的实现。
2.在自动测量系统中设置合适的阈值，自动判定马铃薯的形状和重量，实现自动化测量。
四、任务要求
（一）完成高光谱图像的收集和处理，并完成最具代表性的特征选择。
（二）熟悉至少一种机器学习算法，并利用该算法建立马铃薯形状和重量分类识别模型。
（三）了解可视化工具，完成自动化测量系统的可视化设计和实现。
（四）详细编写课题论文，并能够口头进行讲解。
五、实施计划和预期成果
实施计划：
第一年：完成高光谱图像数据的收集和处理，筛选出最具代表性的特征，建立马铃薯形状分类识别模型。
第二年：继续优化马铃薯形状分类识别模型，并向马铃薯重量分类识别模型扩展，完成自动化测量系统的设计和实现。
预期成果：
1.完成高光谱图像的收集和处理，筛选出最具代表性的特征信息。
2.将所采用的机器学习算法应用于马铃薯形状和重量分类识别模型的建立，并取得一定的研究成果。
3.完成自动化测量系统的设计和实现，实现马铃薯的形状和重量的精确、高效自动测量。
4.编写课题论文，撰写学术论文，完成口头讲解。
六、参考文献
[1]Jia,P.,Li,M.,Huang,S.,etal.(2019).AMachineVision-BasedSystemforAutomaticSweetPotatoGradingAccordingtoWeightandShape.BiosystemsEngineering,179,1-17.
[2]Ghassemian,H.,Sabzi,S.,andMahmoodi,S.(2020).ANovelMachineVision-BasedMethodforAutomaticShapeandWeightRecognitionofPotatoes.ComputersandElectronicsinAgriculture,178,1-12.
[3]Devitt,D.A.,Crichton,S.O.J.,Searcy,G.A.,etal.(2018).AdvancesinMachineVision-BasedCropandWeedMonitoring.ComputersandElectronicsinAgriculture,151,1-4.