研究目的
概述基于形状、长度、高度、周长等特征对种子进行分类的各种图像处理和计算智能技术，以实现流程自动化并提高效率，超越人工方法。
研究成果
该论文得出结论：图像处理与神经网络、支持向量机等计算智能技术能有效实现种子分类自动化，在准确性和效率上均优于人工方法。研究指出未来趋势包括优化成像环境控制，以及整合多种技术以提升性能。
研究不足
本文是一篇综述，未呈现原创实验结果，因此可能未涵盖所有最新进展，也未对所讨论的技术提供实证验证。其依据现有文献，而所引用的研究可能存在偏见或局限性。
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[IEEE 2018年第四届计算科学国际会议(ICCS) - 印度贾兰达尔(2018.8.30-2018.8.31)] 2018年第四届计算科学国际会议(ICCS) - 种子分类的图像处理技术综述
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DOI：10.1109/ICCS.2018.00032
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
农业是发展最为迅猛的部门。正因如此，如今同一品种的种子拥有了丰富多样的类型，这可能是品种杂交的结果。如今，区分这些种子已成为一项挑战。另一方面，我们既有健康的种子，也有一些出现缺陷的种子。过去，将这些有缺陷的种子与健康种子分离的一种方式是由专家团队和一些人工系统手动完成，这是一项耗时且费力的任务。因此，有必要建立一个自动/智能系统，根据一些固定参数（如形状、长度、高度、周长等）对它们进行分类。本文展示了用于实现这一目标的各种技术。
作者：
Simranjeet Singh，Parminder Singh，Avinash Kaur
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