玉米新品的發(fā)布必須有測試，果穗考種特征的測量主要采用手工測量的方法。手工測量方法易出現(xiàn)主觀誤差、標準不統(tǒng)一和考種效率低等問題。玉米自動考種儀基于機器視覺技術實現(xiàn)玉米果穗考種性狀的自動計算將大大提高新品種培育效率，為新品種的篩選提供精細化數(shù)據(jù)。基于機器視覺的自動果穗考種系統(tǒng)中，圖像標定算法是關鍵環(huán)節(jié)，直接影響著自動考種數(shù)據(jù)的準確性。特別是玉米果穗考種多在戶外操作，光線環(huán)境對圖像標定算法有一定影響。
　　
　　目前，圖像標定算法主要包括傳統(tǒng)圖像標定方法、圖像自標定方法和基于主動視覺的圖像標定方法。傳統(tǒng)圖像標定方法的標定精度高，適用于要求精度高且攝像機內外參數(shù)不經常變化的條件標定;兩步法是典型的傳統(tǒng)圖像標定方法。
　　
　　一種對光線環(huán)境不敏感的圖像標定算法，首先基于伯努利大數(shù)定理去除采集圖像數(shù)據(jù)中的誤差數(shù)據(jù)(噪聲、斷線等)，然后通過獲取數(shù)據(jù)的平均值以減少隨機誤差，提高算法精度。玉米自動考種儀實驗測試結果表明，該算法對光線環(huán)境不敏感，能夠滿足戶外自動果穗考種系統(tǒng)的需要。

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