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本文面向杂草种子识别提出PCANet的改进型,通过两层多组正交滤波器针对杂草种子图像提取特征,获得特征后利用LMC分类器对其进行分类.通过实验,我们发现这种变体方法取得了很好的分类效果.对于91类杂草种子的数据集,有45类的种子的分类识别效果达到100%,平均识别率90.18%.实验结果表明:这种方法提高了杂草种子识别的准确率,可以应用到农业的生产实践中.