基于计算机视觉的玉米单倍体自动分选系统

研究了一种玉米单倍体籽粒分选方法，可自动分选具有Navajo标记的玉米单倍体籽粒。分选系统主要由种子输送单元、图像采集处理单元、分拣卸料单元及系统控制单元组成。图像采集处理单元根据玉米籽粒胚部及胚乳顶部的颜色特征进行单倍体籽粒判断，并将判断结果发送给系统控制单元。系统控制单元根据该结果协调种子输送单元及分拣卸料单元机械臂的运动，实现籽粒位置定位，同时开启与机械臂末端相应电磁阀，采用气吸方式分离杂合体籽粒，系统分拣速度可达     

玉米单倍体籽粒特征提取及识别

研究了玉米单倍体育种过程经导入基因标记后杂交诱导产生的单倍体与杂合体籽粒特征提取及识别方法,实现了单倍体籽粒的准确识别。以导入基因标记后杂交诱导产生的玉米籽粒为研究对象,根据颜色特征将玉米分为紫色标记、黄色胚乳及白色胚部3部分,通过分析此3部分像素在RGB及HSV颜色空间内的分布特点,提出了(G-B)R/B模型,实现了紫色标记区域的有效提取;根据玉米籽粒形态特点及紫色标记部分的分布特点,提出了一种简单快速的单倍体籽粒识别方法。在单倍体分拣试验台上的试验结果表明,所提出的方法对单倍体的识别准确率达98.07%,且能满足动态检测要求。     

基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法研究

基于玉米油分的花粉直感效应,采用核磁共振鉴别单倍体,快速、准确、低成本地确定单倍体与二倍体之间的含油率阈值,是实现大批量自动鉴别的前提和关键。提出一种基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法,通过少量籽粒确定含油率阈值的研究,对单倍体和二倍体进行识别。以10个玉米组合为研究对象,利用核磁共振分析仪测定各组合一定数量单倍体和二倍体籽粒的含油率,依据最小平方误差方法确定各组合油分阈值,并通过逐级递增训练集样本数量的方法,确定油分阈值所需训练集规模,获得含油率阈值,能够满足单倍体正确识别率及对二倍体正确拒识率的均值达到90%以上的要求,为核磁共振全自动单倍体鉴别系统的后期大规模分类提供参数指导,提高分选效率。同时因单倍体生产效率低,运用最小平方误差的方法,通过少量的单倍体及二倍体籽粒来构建油分鉴别单倍体模型,以较小的投入获得更优的分类效果在玉米单倍体自动化分选中具有非常重要的现实意义,将该分类方法应用到全自动核磁分选单倍体系统中,可以达到较好的效果,为加快单倍体工程化育种提供保障。     

玉米籽粒自动测量系统分析与设计

分析了玉米籽粒自动测量系统原理,设计了相应的机电结构。采用面阵列相机采集技术配合偏心电机振动摊种,选择翻板式卸料方式,并构建了测量装置结构。利用电容式水分测量作为种子测量模块,获取参数快速稳定且不需要对籽粒预处理。系统可以实现单穗玉米籽粒个数、籽粒长度和籽粒宽度的自动快速采集,大大提高单穗玉米籽粒外形信息的采集效率。     

基于CT图像和RAUNet-3D的玉米籽粒三维结构测量

玉米籽粒构成和精细结构与玉米产量及品质直接相关。本文提出一种基于CT图像的玉米籽粒三维结构自动测量方法，快速提取、统计玉米籽粒成分和结构性状，评估不同玉米品种籽粒间性状差异。首先，利用Micro-CT获取批量玉米籽粒CT图像，通过Watershed算法准确分割出单颗籽粒；进而，设计基于注意力机制RAUNet-3D网络准确提取出籽粒胚；最后，建立自动化玉米籽粒表型管道，计算籽粒、胚、胚乳和空腔的共23项性状，用于玉米籽粒性状分析和品种鉴定。选取4个玉米品种籽粒（登海605、京科968、先正达408和农华5号）共120颗籽粒进行验证，结果表明籽粒CT扫描成像效率提高到1min/粒，籽粒表型提取效率为10s/粒，胚分割精度可达93.4%，粒长、粒宽和粒厚的R2分别为0.902、0.926和0.904，籽粒品种分类精度达90.4%。本文方法实现了玉米籽粒及其胚、胚乳、空腔三维结构无损、快速测量，提取的性状能够表征不同玉米品种籽粒间表型差异，为开展大规模玉米籽粒三维表型鉴定奠定了基础。     

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。     

玉米自动考种流水线控制系统设计——基于MCGS嵌入式组态软件

针对现有玉米考种技术考种对象单一、考种效率低下的现状,研发出一种基于MCGS嵌入式组态软件的玉米自动考种流水线控制系统。整套控制系统由MCGS嵌入式组态软件和FT-RS-0808继电器控制模块结合控制,通过RS485通讯串口实现数据传输。使用MCGS嵌入式组态软件编写循环控制策略程序,根据考种流水线中各传感器实时检测的感应信号,判断并控制考种线设备运行,可实现从玉米果穗至玉米籽粒考种性状的自动、有序采集。试验结果表明:该系统连续作业时考种效率可达5~6穗/min。     

玉米籽粒考种信息获取装置设计与试验

考种是制约育种效率的关键环节。玉米高通量考种过程,存在籽粒堆积和粘连现象,影响籽粒考种参数的提取。本文结合玉米高通量自动考种需求,设计了籽粒考种信息获取装置。通过分析堆积籽粒回旋运动过程的受力情况并根据试验情况确定振动平台回旋速度,实现籽粒的平铺摊种。在此基础上,针对粘连籽粒图像提出了一种先分割后融合的改进分水岭算法,该方法通过比较相邻分割区域极小值与最小分水岭的差值与设定的阈值T,进行邻域融合,对过分割区域进行合并,实现粘连籽粒的准确分割,分割完成后,统计籽粒个数,并基于Graham扫描法建立单个籽粒的最小外接矩形,获取籽粒长宽参数。在构建的玉米籽粒自动考种装置上进行动态试验,结果表明,本文所提出的方法可实现玉米粘连籽粒的准确分割,单穗玉米籽粒计数正确率不低于98.05%,籽粒平均长宽与人工测量结果的决定系数R~2在0.97以上,满足自动考种在线检测的需求。     

玉米籽粒直收中籽粒及穗轴破损形态研究

玉米籽粒直收是我国玉米收获技术的发展趋势,为了进一步降低玉米籽粒直收中籽粒破碎率,采用与沃得农业机械机有限公司联合研制的玉米稻麦联合收获机,对江苏省玉米品种"郑单958"进行籽粒直收试验,并对玉米籽粒及穗轴破损形态进行了研究分析。结果表明:玉米籽粒直收中籽粒破损形态主要为破碎籽粒、缺损籽粒及裂纹籽粒等,缺损籽粒中绝大多数为冠部缺损,有少数胚部缺损裂纹籽粒,各部位中冠部存在裂纹的比例最高,有胚的腹面存在裂纹的比例高于没有胚的背面,籽粒产生纵向裂纹大于产生横向裂纹的比例;玉米穗轴破损形态复杂,长度以2～6cm为主,断面比以1/4和1/2为主,穗轴小端完整度最大。该研究可为玉米联合收获机的进一步优化改进提供参考。     

玉米联合收获机清选损失监测装置设计与试验

针对玉米籽粒收获时,损失率检测不准的问题,以压电薄膜作为敏感材料,设计了一种由冲击传感器、信号处理电路和安装装置等组成的玉米收获机籽粒清选损失监测装置,并采用支持向量机多分类算法提取玉米籽粒冲击信号,实现了玉米籽粒损失的实时监测。首先,在不同冲击角度和高度的试验条件下,对不同大小的玉米籽粒和杂余进行冲击信号的采集试验,提取冲击信号的主要特征。采用支持向量机多分类算法对模型进行训练,并在监测装置上实现实时分类。使用不同品种和含水率玉米对分类模型进行验证。然后,在不同风机转速和清选筛开度条件下,得到测试时间内传感器检测的籽粒数与总损失量之间的关系,并根据谷物流量值,计算得到实时的清选损失率。最后,将该监测装置安装在4YL-8型玉米联合收获机上进行田间试验。结果表明,该监测装置与人工检测相比,平均相对误差为12.98%,可以为收获机的控制提供反馈信息。     

基于Micro-CT的玉米籽粒显微表型特征研究

植物显微表型主要是指植物组织、细胞和亚细胞水平的表型信息,是植物表型组学研究的重要组成部分。针对传统籽粒显微性状检测方法效率低、误差大且指标单一等问题,本研究利用Micro-CT扫描技术对5种类型11个品种玉米籽粒开展显微表型精准鉴定研究。基于对CT序列图像的处理解析,共获取籽粒、胚、胚乳、空腔、皮下空腔、胚乳空腔和胚空腔的34项显微表型指标。其中,胚乳空腔表面积、籽粒体积、胚乳体积比和胚乳空腔比表面积等4项表型指标在不同类型玉米间差异显著（P-value<0.05）。普通玉米胚乳空腔表面积和籽粒体积显著大于其它类型玉米,高油玉米胚乳空腔比表面积最大,甜玉米胚乳空腔比表面积最小,爆裂玉米胚乳体积比最大。进一步利用34项玉米籽粒表型指标开展差异分析和聚类分析,可将11个不同品种玉米分为四类,其中第一类以普通玉米为主,第二类以爆裂玉米为主,第三类是甜玉米,第四类是高油玉米。结果表明,Micro-CT扫描技术不仅可以实现玉米籽粒显微表型的精准鉴定,还可以为玉米籽粒分类、品种检测等提供技术支撑。     

玉米果穗粘连籽粒图像分割方法

为了对基于图像的玉米果穗穗粒数进行更精确的计算,给出了一种新的粘连籽粒图像分割方法。对粘连二值图像进行轮廓平滑和欧氏距离变换,将粘连籽粒的距离变换图视为地形学上的地形图,以地形图中的山谷线作为粘连二值图像的分割线。将欧氏距离变换图像的边界像素点视作水源点,根据山谷形态两边高、中间低的地形趋势设定水流的行进规则,使得水流在遇到山坡时自动绕行,但在遇到谷口点时可沿山谷线流动,从而将粘连籽粒分割开。该方法对单个未粘连籽粒不产生影响,不必在分割操作前依靠人工设定阈值进行籽粒是否粘连的判断,可以作为籽粒是否存在粘连的判断方法。用该方法对442个含不同粘连情况的籽粒连通分量进行判断与分割测试,粘连判断准确率为99.7%,粘连籽粒的分割准确率为94.9%。     

玉米籽粒冲击破碎中的Ab-T10破碎模型参数标定

针对基于离散元法的玉米粉碎过程仿真研究中缺乏准确模型的问题,本文以玉米籽粒为研究对象,设计搭建了颗粒物料冲击破碎试验装置,运用切片法构建了适用于Ab-T10破碎模型的玉米籽粒凸面体模型,开展了玉米籽粒的Ab-T10破碎模型参数标定和玉米籽粒的冲击破碎特性研究。以破碎概率和t10为冲击破碎特性评价指标,开展了5种不同含水率玉米籽粒的冲击破碎试验。试验结果表明,玉米籽粒的破碎概率和t10随着冲击比能增加而增加,随着玉米籽粒含水率的增加而减小,临界破碎速度随着玉米籽粒含水率的增加而增加;以Ab-T10破碎模型中破碎概率和t10的理论公式对玉米籽粒冲击破碎试验数据进行了拟合（R2adj高于0.86）,确定理论公式中参数值,实现了玉米籽粒Ab-T10破碎模型的参数标定。以构建的籽粒模型和标定的Ab-T10破碎模型参数进行粉碎仿真试验,结果表明,不同含水率玉米籽粒的粒径累计分布规律的实测值与仿真值具有较好的一致性,粉碎后颗粒平均粒径的实测值与仿真值相对误差低于6.54%,说明构建的玉米籽粒模型和标定的Ab-T10破碎模型参数可以表征玉米籽粒冲击粉碎过程。     

基于线阵扫描图像的玉米果穗性状检测技术

为实现玉米果穗性状自动检测,以线阵扫描方式获取玉米果穗表面圆周图像信息,利用图像处理技术从中提取相关性状参数。从扫描图像自身提取检测模板,应用归一化互相关算法完成玉米果穗单周图像的精确切割;以Otsu法完成籽粒分割后,利用边界非完整籽粒的连接性,完成边界分割籽粒的合并,提高籽粒计数准确度;采用图像投影曲线平滑后求极值的方法获取穗行数。与人工检测实验结果对比,穗粒数和穗行数的计数准确率分别为94.6%和99.1%。     

基于透射光谱的玉米叶片含水率快速检测仪研究

为快速、无损检测玉米叶片含水率,根据透射光谱原理设计一款便携式植物叶片水分快速检测仪。检测仪主要由数据采集节点和数据接收节点两部分组成,数据采集节点采用夹持叶室结构,由信号采集、处理和发送模块组成,数据接收节点由信号接收模块和PDA组成。测量时玉米叶片被放入采集节点的夹持叶室,两路LED主动光源(890 nm和980 nm)发光照射叶片,采用PIN型Si光电传感器在叶片的另一面进行透射光探测,透射光信号经调理电路放大、滤波后,通过ZigBee网络发送至数据接收节点。根据采集的光信号计算透射率(T890和T980)、比值植被指数(RVI)和调整型归一化差异水分指数(MNDWI)等参数,分析了各植被指数与不同叶位含水率之间的相关性,结果显示仪器应用的最佳叶位为完全展开叶片的倒二叶中部,含水率检测范围为70%~80%,且分辨率为0.3%。选取了T890、T980和MNDWI建立了含水率检测模型,其R_C~2为0.854,R_V~2为0.849,RMSE为0.010 3。     

连接大米籽粒图像的自动分割算法研究

分析了单个大米籽粒和连接大米籽粒的轮廓特征,提出了一种基于曲率的分割算法。该算法能够有效地反映边界点尖锐程度的曲率及其方向,根据曲率大小和曲率方向能准确判别图像中大米籽粒是否接触并快速找到分割点。用最短距离配对法对3种接触的大米籽粒进行分割。算法对判别籽粒是否接触的准确率达99%以上,对接触籽粒的准确分割率达95%以上。