韓仲志 趙友剛

(青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，青島 266109)

花生外觀品質(zhì)品種圖像分析與系統(tǒng)仿真

韓仲志 趙友剛

(青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，青島 266109)

針對(duì)目前花生外觀品質(zhì)檢測(cè)的局限性，提出采用圖像處理的方法進(jìn)行的花生外觀品質(zhì)的檢測(cè)，并基于Matlab的圖形用戶界面(GUI)環(huán)境建立仿真平臺(tái)，平臺(tái)集成了ANN、SVM等模式識(shí)別新方法和相應(yīng)的經(jīng)典圖像處理算法，并給出了在該平臺(tái)上的仿真實(shí)例，針對(duì)10個(gè)品種、14種品質(zhì)的單籽粒圖片共4 800副，檢測(cè)了形態(tài)、顏色和紋理3大類共33個(gè)特征，采用了基于ANN和SVM識(shí)別模型對(duì)花生的商業(yè)規(guī)格、品種和品質(zhì)進(jìn)行了檢測(cè)，總體檢測(cè)正確率達(dá)到了97%以上，該平臺(tái)具有良好的交互性、擴(kuò)展性、可視性和實(shí)用性，對(duì)花生外觀品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果客觀量化、快速無損。該平臺(tái)在花生的生產(chǎn)、流通、貿(mào)易領(lǐng)域具有一定的實(shí)用性。

花生 品質(zhì)檢測(cè)分析 圖像處理 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真平臺(tái)

花生品質(zhì)的好壞直接影響著生產(chǎn)、加工、消費(fèi)、外貿(mào)各個(gè)方面。我國(guó)花生年產(chǎn)量占世界的40%，世界第一，但出口量只占世界貿(mào)易的5%，同時(shí)貿(mào)易價(jià)格比國(guó)際平均價(jià)格低2成。究其原因是我國(guó)花生的品質(zhì)不高和花生品質(zhì)檢測(cè)手段的落后，這兩個(gè)方面已是制約我國(guó)花生產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。此外花生的大小規(guī)格和花生的品種在一定程度上影響著花生外貿(mào)的價(jià)格，花生的品種還影響花生種子貿(mào)易的發(fā)展。

目前我國(guó)對(duì)花生仁的外觀感官品質(zhì)品種的檢測(cè)，多在手工層面及生化鑒定方面進(jìn)行，手工檢測(cè)工作量大、易疲勞、要求工作人員應(yīng)具有較豐富的檢測(cè)經(jīng)驗(yàn);生化鑒定方法需要價(jià)格昂貴的檢測(cè)設(shè)備、精致復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)技術(shù)、測(cè)定人工成本較高。隨著深加工和花生外貿(mào)的要求，如何快速準(zhǔn)確的對(duì)花生感官品質(zhì)進(jìn)行鑒定，已成為一個(gè)亟待解決的問題。

基于種子圖像處理的機(jī)器視覺檢測(cè)方法是一種無損、速度快、鑒別力強(qiáng)、重復(fù)性高、可大批量檢測(cè)、低成本無疲勞的檢測(cè)新方法。該方法用于種子品種品質(zhì)鑒定，在玉米［1－3］、水稻［4］、小麥［5］和扁豆［6］上都獲得了良好的效果。但花生檢測(cè)方面的報(bào)道較少，作者曾嘗將該方法用于花生品種和品質(zhì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，在兩項(xiàng)省基金的支持下進(jìn)行了一系列的研究工作，取得了較好的效果［7－10］。但是基于計(jì)算機(jī)視覺的花生品質(zhì)檢測(cè)方法還存在著如下不足:(1)算法泛化能力差、魯棒性不高、沒有比較不同算法的優(yōu)勢(shì);(2)系統(tǒng)集成程度差，可擴(kuò)展性不強(qiáng)，系統(tǒng)交互性差;(3)沒有建立花生品質(zhì)與市場(chǎng)貿(mào)易的基本聯(lián)系，商用性能不高。

本研究擬通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的方法，針對(duì)以上不足構(gòu)建一個(gè)基于Matlab的花生品質(zhì)集成檢測(cè)平臺(tái)，主要目標(biāo)有:(1)構(gòu)建一定規(guī)模的模式識(shí)別樣本庫，采集多個(gè)品種、多種品質(zhì)情況下單個(gè)和群體花生籽粒圖像;(2)對(duì)外觀形態(tài)特征、顏色特征和紋理特征等進(jìn)行智能檢測(cè)與分析，可對(duì)多個(gè)特征進(jìn)行特征優(yōu)化以提高檢測(cè)效率和算法的泛化能力;(3)建立花生品質(zhì)檢測(cè)算法集成平臺(tái);利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等分類算法進(jìn)行品種識(shí)別，提高平臺(tái)的可擴(kuò)展性;(4)建立系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果和商業(yè)形狀之間的客觀聯(lián)系，增強(qiáng)軟件的商業(yè)通用性。最后擬在建立的平臺(tái)上進(jìn)行仿真試驗(yàn)。

1 檢測(cè)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)

總體設(shè)計(jì)往往是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心。系統(tǒng)設(shè)計(jì)的初衷、目的和總體構(gòu)架等應(yīng)得到通盤考慮。這將有利于設(shè)計(jì)出高效實(shí)用的仿真平臺(tái)。

1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

目前在Matlab中具有圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別以及統(tǒng)計(jì)工具箱，它提供了分析和設(shè)計(jì)品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的部分函數(shù)。然而在實(shí)際應(yīng)用中存在如下不足:(1)Matlab工具箱僅僅提供了基本函數(shù)，并未針對(duì)一類問題給出一整套設(shè)計(jì)方案，也未給出仿真結(jié)果分析;(2)一般Matlab程序以命令形式調(diào)用上述工具箱的函數(shù)，這種形式往往不像人機(jī)交互界面那樣直觀，也不易數(shù)據(jù)處理，而且給程序代碼的維護(hù)帶來了不少困難。

正因?yàn)檫@些困難與不足，有必要設(shè)計(jì)基于Matlab GUI的花生品質(zhì)檢測(cè)平臺(tái)，同時(shí)它還能夠:(1)提供良好的人機(jī)交互仿真環(huán)境，便于用戶在各種參數(shù)條件下的仿真實(shí)驗(yàn)。(2)提供一定的可擴(kuò)展性。通過給定接口，實(shí)現(xiàn)新算法(M文件或C文件)的動(dòng)態(tài)加載。

基于圖像處理的花生品質(zhì)檢測(cè)仿真平臺(tái)之所以基于Matlab GUI進(jìn)行設(shè)計(jì)，是為了依托Matlab環(huán)境提供的基本科學(xué)計(jì)算，減少開發(fā)周期。通常而言，Visual Basic/C++，Java等面向?qū)ο蟮某绦蛘Z言是設(shè)計(jì)平臺(tái)很好的工具，這里之所以選擇Matlab是因?yàn)槠涮峁┝素S富的科學(xué)計(jì)算函數(shù)，比如圖像的類型轉(zhuǎn)換、邊緣檢測(cè)、區(qū)域特征提取等，以及用于識(shí)別的PCA算法、ANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與識(shí)別和統(tǒng)計(jì)函數(shù)，另外并提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)，這些函數(shù)零散的分布在圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別以及統(tǒng)計(jì)等多個(gè)工具箱內(nèi)，用到時(shí)直接調(diào)用，采用模塊化程序設(shè)計(jì)方法，只要知道輸入輸出參數(shù)接口，即使不詳細(xì)了解函數(shù)的內(nèi)部程序結(jié)構(gòu)也可以開發(fā)出成功的仿真系統(tǒng)。這些均是其他語言所無法媲美的。更為重要的是，Matlab GUI開發(fā)環(huán)境提供了創(chuàng)建用戶界面的捷徑。在這一環(huán)境中，可以方便地創(chuàng)建各種圖形句柄對(duì)象，實(shí)現(xiàn)仿真平臺(tái)的用戶界面。因此，在本仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)中，將通過模塊化思想有機(jī)地把Matlab提供的函數(shù)嵌入到自己編寫的算法中，形成整體的算法框架，進(jìn)而由主控模塊進(jìn)行參數(shù)傳遞和整體控制。不得不說明，基于Matlab開發(fā)出來的平臺(tái)運(yùn)算速度較慢，特別對(duì)于一些較大的圖像進(jìn)行循環(huán)操作的時(shí)候，但Matlab同時(shí)給出了一些和其他語言C++等的接口，將一些循環(huán)可以導(dǎo)到其他開發(fā)環(huán)境中運(yùn)算，再將運(yùn)算結(jié)果返回Matlab顯示，同時(shí)Matlab提供的編譯器可以直接將Matalb代碼轉(zhuǎn)換到C等其他語言的代碼，這樣在一定程度上改善了代碼的執(zhí)行效率，提高了編程效率。

1.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

從軟件設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，系統(tǒng)構(gòu)架始終在邏輯設(shè)計(jì)中處于核心地位。這里使用傳統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)思想來劃分模塊。主要模塊為:文件模塊、圖像預(yù)處理模塊、特征分析模塊、缺陷分析模塊、品種識(shí)別模塊、顯示結(jié)果模塊和幫助模塊。

圖1 花生品質(zhì)檢測(cè)分析系統(tǒng)構(gòu)架

1.3 主要模塊介紹

【文件】模塊，打開載入要分析的花生圖像。【圖像預(yù)處理】模塊可顯示花生的整個(gè)預(yù)處理過程:分別顯示“原始圖像”、“中值濾波圖像”、“灰度圖像”、“對(duì)比度增強(qiáng)圖像”、“自適應(yīng)閾值分割二值化圖像”、“開閉合運(yùn)算后圖像”、“背景分割后圖像”、“HSV圖像”和“邊緣檢測(cè)圖像”?！咎卣鞣治觥磕K可獲取單個(gè)或群體花生得33個(gè)特征均值;包括形態(tài)特征8個(gè)，顏色特征12個(gè)。紋理特征13個(gè)，并對(duì)這些特征參量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析?！酒焚|(zhì)檢測(cè)】模塊可以對(duì)花生的外觀品質(zhì)進(jìn)行分析;分析項(xiàng)目包括:有無破損，破損程度(嚴(yán)重/中度/輕度)，有無霉變及霉變的程度(嚴(yán)重/中度/輕度)，大小規(guī)格(4種規(guī)格)及其比率;被檢測(cè)數(shù)量積平均單果重、大小均勻性、破損比例和霉變比例?！酒贩N識(shí)別】模塊可以識(shí)別花生所屬的品種及所屬品種的個(gè)數(shù)與百分比，品種的異種率及品種純度?！撅@示結(jié)果】模塊可以顯示花生品質(zhì)、品種報(bào)表，報(bào)表內(nèi)容包括:品種、純度、平均單果重、規(guī)格、破損花生比、霉變花生比、大小均勻性、最后給出綜合等級(jí)和市場(chǎng)建議價(jià)格。【后臺(tái)管理】模塊可對(duì)相應(yīng)的檢測(cè)識(shí)別算法進(jìn)行擴(kuò)充和添加?！編椭磕K可顯示使用指南和版本信息。

1.4 仿真界面

本平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)是在 Matlab的圖形用戶界面(GUI)設(shè)計(jì)環(huán)境下完成。利用Matlab的API函數(shù)與自定義模塊結(jié)合形成總體算法框架，以形成完整的仿真平臺(tái)。

在Matlab的Command Windows指令提示符“ ”后輸入:GUIpeanuts回車，可以看到歡迎界面。點(diǎn)擊“進(jìn)入”啟動(dòng)“基于圖像處理的花生品質(zhì)檢測(cè)分析系統(tǒng)”。圖2是對(duì)群體花生進(jìn)行特征檢測(cè)的平臺(tái)界面，界面上列出了所檢測(cè)的群體花生的顏色、形態(tài)和紋理共33個(gè)特征，為進(jìn)一步品質(zhì)分析和品種識(shí)別打好基礎(chǔ)。篇幅所限其他界面不能一一列出。

圖2 花生品質(zhì)評(píng)價(jià)仿真界面舉例

2 仿真實(shí)例

2.1 模式識(shí)別樣本庫建立

選取2008年山東莒南農(nóng)戶種植收獲后未經(jīng)人工挑選的原始花生一宗，其中包含10個(gè)品種的訓(xùn)練組和對(duì)照組，每個(gè)品種各100粒，共200粒，10個(gè)品種共2 000粒;14種不同品質(zhì)籽粒，每種品質(zhì)包含訓(xùn)練組和對(duì)照組，每個(gè)品種各100粒，共200粒，14種品質(zhì)共2 800粒。

此樣本庫共獲得單個(gè)籽粒圖片4 800幅，考慮到了北方常規(guī)種植的10個(gè)品種和14種常規(guī)外觀品質(zhì)，模式識(shí)別樣本庫具有一定的規(guī)模。

品質(zhì)共14類包括:霉變(輕度、中度、重度)、破算(輕度、中度、重度)、籽粒規(guī)格(5個(gè)規(guī)格)、雜質(zhì)(土塊、石塊、帶殼小果)。

按固定次序與方向?qū)⒎N子擺放于掃描儀(佳能CanoScan 8800F平板式CCD掃描儀)面板上，為了使掃描背景為黑色，掃描儀蓋板完全打開進(jìn)行掃描，將圖片存在Matlab當(dāng)前目錄下，計(jì)算機(jī)主要性能指標(biāo)為:聯(lián)想四核 Intel(R)CPU Q1400@2.66 GHz 1.73 GHz，2 G內(nèi)存，Winows Vista操作系統(tǒng)。

圖3 圖像采集系統(tǒng)示意圖

2.2 特征采集與分析

采集10個(gè)品種(每個(gè)品種200個(gè)花生籽粒)和14種不同品質(zhì)(每種品質(zhì)200個(gè)籽粒)的4 800個(gè)籽粒特征。每個(gè)籽粒33個(gè)特征，這33個(gè)特征分別為:

形態(tài)類8個(gè):面積、長(zhǎng)軸與短軸長(zhǎng)度、等面圓直徑、最小外接凸多邊形、矩形度(面積/外接矩形面積)、橢圓度(焦點(diǎn)間距/長(zhǎng)軸長(zhǎng))、凹凸比(面積/最小外接凸多邊形面積);顏色類12個(gè):RGB色彩空間的紅色R均值、綠色G均值、藍(lán)色B均值、紅色R方差、綠色G方差、藍(lán)色B方差6個(gè)分量;以及HSI色彩空間的色調(diào)H的均值、飽和度S均值、亮度I的均值和色調(diào)H的方差、飽和度S方差、亮度I的方差6個(gè)分量;紋理類13個(gè):均值、方差、平滑度、三階矩、一致性、熵以及7個(gè)統(tǒng)計(jì)不變矩。

此特征庫記錄條數(shù)為4 800×33=158 400條;特征庫數(shù)據(jù)比較全面，具有一定的代表性。

基于這33個(gè)特征可以進(jìn)行一系列的分析，如可測(cè)量其變異系數(shù)和回歸分析系數(shù)，變異系數(shù)反映單位均值上的離散程度，越小說明統(tǒng)計(jì)的品種間差別越小，也就是說變異系數(shù)越大說明此特征是一個(gè)好的特征;R2又稱為方程的相關(guān)指數(shù)或確定性系數(shù)(coefficient of determination)，表示方程中變量X對(duì)Y的解釋程度。R2取值在0到1之間，越接近1，表明方程中X對(duì)Y的解釋能力越強(qiáng)，R2取值在0到1之間，越接近1，表明方程中X對(duì)Y的解釋能力越強(qiáng)，說明此特征是一個(gè)品種識(shí)別較好的特征，可以發(fā)現(xiàn)花生的面積和伸展度是較好的特征。為節(jié)省篇幅，表1中只列出33個(gè)特征中的14個(gè)統(tǒng)計(jì)特征。

表1 部分特征的變異系數(shù)和確定性系數(shù)

2.3 花生大小規(guī)格的檢測(cè)

國(guó)標(biāo)［11］中對(duì)花生大小衡量是可用顆/每盎司表示，見表2。由于每盎司是28.35 g，很容易通過國(guó)標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算出不同規(guī)格的花生仁的平均質(zhì)量。

表2 外貿(mào)花生大小規(guī)格要求

通過特征分析不難發(fā)現(xiàn)反映大小類的特征中像素的面積為衡量大小規(guī)格的最直觀的特征，將彩色圖像讀入，進(jìn)行必要的預(yù)處理。然后進(jìn)行二值化求得目標(biāo)區(qū)域的像素和，即可在很大程度上反映花生的質(zhì)量。用天平稱出試驗(yàn)花生實(shí)際質(zhì)量。

統(tǒng)計(jì)了100?；ㄉ拿娣e和質(zhì)量，運(yùn)用SAS軟件統(tǒng)計(jì)求得花生象素面積x和花生大小質(zhì)量y之間的數(shù)學(xué)關(guān)系為:

y=0.003 2x－0.304 6

該模型的相關(guān)系數(shù)為R2=0.923 5，線性相關(guān)度為R=0.961。圖3為除掉野點(diǎn)后100顆花生仁圖像像素面積與花生仁質(zhì)量的回歸模型，先行相關(guān)度達(dá)到了96%以上?？梢娡ㄟ^統(tǒng)計(jì)花生仁的像素?cái)?shù)目能在很好不同規(guī)格的花生進(jìn)行篩選。由花生的上述回歸方程，只要通過像素?cái)?shù)便可以快速的計(jì)算出花生的質(zhì)量。經(jīng)過計(jì)算兩者的平均誤差率為1.118%，誤差在可接受的范圍之內(nèi)。

圖4 質(zhì)量面積回歸曲線

同一個(gè)品種正常花生種人工檢測(cè)為4個(gè)不同規(guī)格的花生各100個(gè)，共400個(gè)籽粒，統(tǒng)計(jì)每個(gè)籽粒的33個(gè)特征，構(gòu)建三層反向傳播BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層33個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層10個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層4個(gè)節(jié)點(diǎn)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)保存，分別那訓(xùn)練過的這400個(gè)花生籽粒進(jìn)行識(shí)別識(shí)別率為100%，拿沒有訓(xùn)練的同樣4個(gè)不同大小規(guī)格100個(gè)花生進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別率達(dá)到了100%。

2.4 花生品種的識(shí)別

將10品種中的正?；ㄉ?00個(gè)，共1 000個(gè)籽粒圖像，統(tǒng)計(jì)每個(gè)籽粒的33個(gè)特征，構(gòu)建三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(輸入層33個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層10個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層10個(gè)節(jié)點(diǎn))訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)保存，分別拿訓(xùn)練過的這1 000個(gè)花生籽粒進(jìn)行識(shí)別識(shí)別率為98%，拿沒有訓(xùn)練的同樣10個(gè)品種每個(gè)品種100個(gè)花生進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別率也達(dá)到了97.5%，證明平臺(tái)的識(shí)別效果較好。

2.5 花生品質(zhì)的檢測(cè)

分別拿同一個(gè)品種的14種不同品質(zhì)的花生各100個(gè)，共1 400個(gè)花生圖像統(tǒng)計(jì)每個(gè)籽粒的33個(gè)特征，構(gòu)建三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(輸入層33個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層10個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層14個(gè)節(jié)點(diǎn))訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)保存，分別對(duì)訓(xùn)練過的這1 400個(gè)花生籽粒進(jìn)行識(shí)別識(shí)別率為99.5%，拿沒有訓(xùn)練的同樣14個(gè)品質(zhì)每個(gè)品種100個(gè)花生進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別率達(dá)到了98.9%。

2.6 識(shí)別算法的擴(kuò)充

將SVM識(shí)別模型通過后臺(tái)管理加入檢測(cè)平臺(tái)，同樣針對(duì)上述檢測(cè)情況，對(duì)獲取的33個(gè)特征組成的特征庫進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)效果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比見表3，可見在特征集合比較大的情況下，SVM的總體識(shí)別性能比ANN效果好。

表3 兩種算法花生規(guī)格、品質(zhì)和品種的檢測(cè)性能

3 結(jié)論

針對(duì)花生品質(zhì)檢測(cè)與分析的要求，基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的方法，建立了檢測(cè)與分析平臺(tái)，界面友好，操作簡(jiǎn)單，圖形文字相結(jié)合進(jìn)行信息顯示，比較更加直觀，算法研究更加容易。總體來說，平臺(tái)的建立提高了算法研究的效率，達(dá)到了建立該平臺(tái)的目的。平臺(tái)具有良好的實(shí)用性，交互性和可擴(kuò)展性。

為檢測(cè)平臺(tái)的有效性進(jìn)行了相關(guān)的仿真試驗(yàn)，建立了包含4 800顆籽?；ㄉ鷪D像的圖像數(shù)據(jù)庫，通過Matlab內(nèi)置函數(shù)獲取每個(gè)籽粒的33個(gè)特征，特征數(shù)據(jù)共158 400條，建立了三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)的品質(zhì)和品種識(shí)別，總體識(shí)別率達(dá)到了97%以上。檢測(cè)效果良好，根據(jù)花生品質(zhì)的規(guī)格、破損霉變及顏色均勻度和形狀端正度給出了市場(chǎng)的參考價(jià)格。試驗(yàn)證明整個(gè)平臺(tái)有效實(shí)用。

本研究基于數(shù)字圖像處理技術(shù)獲得的花生外觀特征數(shù)據(jù)與認(rèn)識(shí)，為花生品質(zhì)的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)的進(jìn)一步深入研究與應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，圖像處理的測(cè)定方法具有準(zhǔn)確、快速、適合大批量的優(yōu)勢(shì)，將在作物科學(xué)的理論與實(shí)踐領(lǐng)域發(fā)揮日益重要的作用。

［1］趙春明，韓仲志，楊錦忠，等.玉米果穗DUS性狀測(cè)試的圖像處理應(yīng)用研究［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，42(11):4100－4105

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Image Analysis and System Simulation on Quality and Variety of Peanut

Han Zhongzhi Zhao Yougang
(College of Information Science＆Engineering，Qingdao Agricultural University，Qingdao 266109)

Aiming at the limitation in quality detection of peanut，a method based on image processing was developed;moreover，a simulation platform was constructed based on MATLAB GUI.This platform has integrated some new pattern recognition methods such as ANN＆SVM and some classical image processing arithmetics.Finally，a simulation example was proposed.Based on 4 800 pictures for single grain of 10 varieties and 14 kinds of quality，33 characters were detected.These characters could be divided into three categories:shape，color and texture.Using the ANN＆SVM model，the peanut commercial standard，varieties and quality were tested.Results:The total correct rate of the tests by using the ANN＆SVM model is 97%.It is proved that this platform has good interactivity，expansibility，visibility and practicability.The peanut quality evaluation is objective，quantitative，rapid and nondestructive.It possesses practicability for peanut trade，production and circulation.

peanut，quality detection and analysis，image processing，artificial neural network，simulation platform

S126 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003－0174(2010)11－0114－05

山東省自然科學(xué)基金(2009ZRA02123)，山東省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2009GG10009057)，青島市科技發(fā)展計(jì)劃(08－2－1－15－nsh)

2009－11－18

韓仲志，男，1981年出生，講師，農(nóng)業(yè)圖像處理

趙友剛，男，1970年出生，博士，工程師，農(nóng)業(yè)信息化