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来源：农业工程学报
《农业工程学报》2020年第36卷第2期刊载了华北水利水电大学等单位张红涛、朱洋、谭联、张晓东与毛罕平的论文——“利用机器视觉识别麦粒内米象发育规律与龄期”。该研究由国家自然科学基金（项目号：31671580）等资助。
民以食为天，食以粮为先，粮食生产及安全存储是关系到国计民生的大事。我国小麦的种植面积广、产量高，在粮食生产和储备中占有重要地位。我国每年因虫害造成的直接经济损失达20多亿元，害虫防治决策重要的科学依据之一就是储粮害虫的早期准确检测，其中粮粒内部害虫造成的危害相当大，且检测是比较困难。如何在害虫危害的初始阶段（卵期、低龄幼虫期），就能准确检测到粮粒内部的害虫，为确定合理的防治时机提供科学依据，具有非常重要的意义。
Micro-CT（micro computed tomography，计算机断层显微成像技术）是一种三维成像技术，可分析样本内部结构的微小变化，在农产品检测、生物医学等方面得到了广泛的应用，可用于小麦籽粒内部虫害的准确检测。
运用Micro-CT对内含卵、幼虫、蛹、成虫的侵染麦粒分别进行扫描，重建出麦粒二维切片图像，并构建麦粒及虫体的体数据。运用图像处理及分析技术，提取出虫体的二维特征、三维特征、不变矩等26个特征构成原始特征空间。
以体积、表面积、高度等6个形态学特征对害虫在麦粒内的变态发育规律进行分析，确定了米象不同特征随发育时间变化的方程式及其参数。模拟退火算法对26维原始特征空间进行特征选择，当适应度值达到最高为90.21%时，有10个特征被选中送往人工蜂群算法-支持向量机分类器，且对害虫龄期的正确识别率达到97%。
研究结果表明，利用显微CT技术对谷物籽粒内的害虫进行分析，害虫变态发育规律与实际情况一致，可有效判别出谷物籽粒内部害虫的发育龄期。
来源：gh_c45100f8f9c0 农业工程学报
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjU1MzcwNQ==&mid=2652996663&idx=2&sn=84e1cfbf17f04c004f530eadb70dbb81&chksm=bd3252b18a45dba7187ab788e6f57de34f42fa058120bc636a095633cfe8b3c8ca6738d7de57&scene=27#wechat_redirect
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