摘要：为实现花生荚果果嘴和果腰的自动识别,以及评价图像处理方法量化花生特异性（distinctness）、一致性（uniformity）和稳定性测试（stability）（简称DUS）性状的技术适用性,该文提出了基于Freeman编码的花生果嘴和果腰识别方法以及花生荚果DUS测试性状量化方法。首先提取荚果图像边界轮廓并进行Freeman编码,接着采用近似曲率法和局部曲率最大法确定内拐角点,然后采用位置判断法定位果嘴和果腰位置,最后对荚果缢缩程度、果嘴明显程度和荚果长度3个DUS性状进行量化。对600个花生样本的测试结果表明,该文提出的方法对果嘴和果腰的识别正确率分别为93.1%和95.5%,较其他角点检测算法在时间和准确率方面都有很大优势。同时能够有效地对相关DUS性状（荚果缢缩程度、果嘴明显程度和荚果长度）进行量化,对荚果缢缩程度和果嘴明显程度的分级准确率分别为92.4%和91.7%。图像处理具有高效、客观、低成本采集和量化花生荚果外观形状的能力,为花生外观性状的自动采集和测量提供了研究基础和依据。

关键词：图像识别 分级 算法 花生荚果 dus测试 

单位：青岛农业大学理学与信息科学学院 青岛266109 青岛农业大学机电工程学院 青岛266109