摘要：[目的]客观评价田间籽棉质量.[方法]依据中国籽棉品级分级标准,基于机器视觉技术选取棉花尺寸、色泽特征建立田间籽棉品级抽样分级模型.[结果]相关分析表明：亮度修正后,图像特征与籽棉品级之间相关显著.贝叶斯判别分析结果表明：基于10折交叉验证建立的籽棉品级判别模型的识别率在75.00%～92.86%之间,模型的平均识别率达83.20%.基于＂1个标准误差＂规则选取较好的贝叶斯判别模型,它在独立数据集上的泛化精度达89.11%,其中,前3级籽棉的识别率均达到100%.[结论]基于机器视觉技术识别籽棉品级是可行的,有利于提高籽棉品级抽样分级模型精度.

关键词：田间 籽棉 品级 机器视觉技术 图像特征 

单位：南京农业大学工学院; 南京210031; 南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室; 南京210095; 江西农业大学农学院; 南昌330045; 江西农业大学成人教育学院; 南昌330045