大豆外觀品質(zhì)與蛋白質(zhì)含量的相關(guān)性分析.pdf

1、在我國種植的多種作物中，以種植產(chǎn)量多、用途廣泛而擁有重要地位的是大豆。大豆的蛋白質(zhì)含量是能夠表現(xiàn)大豆是否營(yíng)養(yǎng)充足，以該大豆做出的食物是否對(duì)人類的身體有益處的指標(biāo)。生活中不可或缺的食用油或者豆?jié){等很多方面都是以大豆蛋白為原材料提煉加工而成的，食用高品質(zhì)大豆蛋白不僅可以降低膽固醇，抑制血壓上升，降低血糖，抗癌等，而且容易消化吸收和抗氧化。為了將大豆內(nèi)蛋白質(zhì)的含量提高到能夠滿足需求量的一個(gè)水平，也就是將育種成果達(dá)到最優(yōu)質(zhì)量，以及表征大豆的一些

2、重要性狀可以一起改善，進(jìn)行大豆的各個(gè)外觀性狀與蛋白質(zhì)含量之間的相關(guān)性分析就成為了一個(gè)重要的研究課題。本研究應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)對(duì)大豆的外觀品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)，避免了獲取大豆樣本圖像時(shí)外界因素產(chǎn)生的影響，提高大豆樣本自身圖像不受干擾。應(yīng)用MATLAB軟件與SAS軟件實(shí)施輔助，采用多元線性回歸分析方法對(duì)大豆的各個(gè)外觀品質(zhì)特征與蛋白質(zhì)含量進(jìn)行回歸分析，得出回歸方程。
　　對(duì)大豆外觀品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)前，先將大豆的外觀以特征數(shù)據(jù)的方

3、式展現(xiàn)出來，這個(gè)數(shù)據(jù)的提取是否能夠準(zhǔn)確表達(dá)大豆的外觀特性是尤為重要的。大豆的外觀特征本研究除了提取常規(guī)的形狀、顏色和紋理特征之外，還提出了一種基于小波矩特征的大豆外觀品質(zhì)特征提取方法，該算法的提出是為了減少在對(duì)大豆進(jìn)行特征提取的過程中噪聲產(chǎn)生的影響，有效地解決了由于大豆本身出現(xiàn)的大小、移動(dòng)造成的特征不明，噪聲污染等問題，為相關(guān)性分析提供更準(zhǔn)確的樣本性狀特征。本研究的具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)大豆外觀品質(zhì)提取系統(tǒng)的建立。確定各個(gè)

4、組成部分的角色分配，得到大豆樣本圖像;大豆樣本圖像預(yù)處理，包括增強(qiáng)對(duì)比度、濾除噪聲、找出邊緣、進(jìn)行分割四個(gè)步驟，為特征提取做好前期準(zhǔn)備。
　　(2)應(yīng)用MATLAB軟件提取10種千余粒正常大豆的形狀特征，如大豆籽粒的面積、形心、周長(zhǎng)等共12個(gè)特征元素;顏色特征，如大豆籽粒顏色的RGB等彩色模型的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和三階矩等共36個(gè)特征元素;紋理特征，如大豆籽粒紋理的能量等的均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及粗糙度等共12個(gè)特征元素;以及本研究提出的小波矩

5、特征，共61個(gè)大豆外觀品質(zhì)特征參數(shù)。
　　(3)應(yīng)用SAS軟件、回歸分析方法對(duì)大豆的各個(gè)外觀品質(zhì)特征數(shù)據(jù)分別與對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)含量進(jìn)行相關(guān)性的分析，可以得出蛋白質(zhì)含量與圓形度、緊密度等相關(guān)系數(shù)不為零，是正相關(guān)，與R標(biāo)準(zhǔn)差、G標(biāo)準(zhǔn)差等的試驗(yàn)檢驗(yàn)系數(shù)均為p＜0.0001，表示顯著性強(qiáng);蛋白質(zhì)含量與形心、周長(zhǎng)等相關(guān)系數(shù)不為零，是負(fù)相關(guān)，與能量均值、慣性矩標(biāo)準(zhǔn)差的試驗(yàn)檢驗(yàn)系數(shù)均為p＜0.0001，表示顯著性強(qiáng)。在最后得到關(guān)于R標(biāo)準(zhǔn)差、H均值和