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。     

基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述。首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点。     

云南省玉米育种创3项世界第一

云南省在热带、亚热带优质高产玉米种质创新利用方面创下3项世界第一:选育出世界唯一的高油高淀粉玉米云瑞21号,其油分含量约达40,淀粉含量为70,比普通玉米高出10个百分点;选育出世界唯一的胚     

芒属8份种质资源材料种子表型性状

以湖南农业大学芒属能源植物资源圃8份种质资源材料的种子为研究对象,对种子长、宽、厚、长宽比和千粒质量5个种子表型性状进行了系统比较分析。采用方差分析、多重比较、相关分析和聚类分析等方法对这8份材料种子表型性状差异进行了探讨。结果表明:8份种质资源材料的种子在5个性状上都达到极显著水平差异,不同材料种子之间表型性状变异系数均值的大小顺序是种子厚＞长宽比＞宽＞长＞千粒质量;相关性分析表明种子长与种子宽、种子千粒质量有显著关系,种子宽与种子厚、千粒质量有极显著相关性,种子厚与千粒质量有极显著相关性,长宽比与种子宽、种子厚、千粒质量呈现负相关;系统聚类可以将这8个材料分为3类。      

基于植物功能-结构模型的玉米-大豆条带间作光截获行间差异研究

间作种植形成了异质冠层空间结构,但因此导致的作物生长、表型和光截获的行间差异目前还少有定量化。为解析条带间作生产力的行间差异,本研究基于田间观测数据构建植物功能-结构模型（Functional-Structural Plant Model,FSPM）,量化间作系统中光截获的行间差异。于2017—2018年开展了玉米和大豆单作、2行玉米和2行大豆的2:2 MS间作以及3行玉米和6行大豆的3:6 MS间作田间试验。基于植物生长平台GroIMP开发了玉米-大豆间作的FSPM,模型较好地模拟了叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、株高和光截获系数动态三个指标,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）分别为0.24～0.70 m²/m²、0.06～0.17 m和0.06～0.10。田间试验结果表明,间作种植显著增加了玉米节间直径。受玉米遮阴影响,大豆节间变长、变细,且随大豆条带变窄差异越明显。模型模拟的2:2 MS间作玉米光截获比单作玉米高35.6%,3:6 MS边行玉米和内行玉米的光截获分别比单作玉米高27.8%和20.3%。2:2 MS与3:6 MS边行大豆的光截获比单作大豆分别少36.0%和28.8%;3:6 MS大豆内I行和内II行比单作大豆的光截获分别少4.1%和1.8%。基于三维FSPM,未来可进行不同生长环境下间作种植模式等的布局优化,以达到最佳系统光截获优势。     

基于无人机遥感表型监测的苎麻优质种质资源筛选方法

苎麻是重要的纤维作物之一,由于土地资源紧缺及优良品种的推广应用等原因,苎麻遗传变异和遗传多样性减少,对苎麻种质资源多样性调查和保护的需求日趋加大。基于无人机遥感的作物表型测量方法可以对不同基因型作物的生长特性进行频繁、快速、无损、精准的监测,实现作物种质资源调查,筛选特异优质品种。为了实现苎麻种质资源表型的高效综合评价,辅助筛选优势苎麻品种,本研究提出了一种基于无人机遥感影像的苎麻种质资源表型监测及筛选方法。首先,基于无人机遥感影像,利用Pix4dmapper软件生成试验区的数字地表模型（Digital Surface Model,DSM）和正射影像;然后,对苎麻种质资源关键表型参数（株高、株数、叶面积指数、叶片叶绿素含量、含水量）进行估测。基于DSM采用“差分法”提取苎麻株高,基于正射图像采用目标检测算法提取苎麻株数,采用机器学习方法估测苎麻叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、叶片叶绿素含量（SPAD值）、含水量;最后,根据提取的各项遥感表型参数,采用变异性分析和主成分分析方法对苎麻种质资源进行遗传多样性分析。结果表明,（1）基于无人机遥感的苎麻表型估测效果较好,株高的拟合精度为0.93,均方根误差为5.65 cm;SPAD值、含水量、LAI的拟合指标分别达到0.66、0.79、0.74,RMSE分别为2.03、2.21、0.63;（2）苎麻种质资源的遥感表型存在较大差异,LAI、株高和株数的估测值变异系数分别达到20.82%、24.61%和35.48%;（3）利用主成分分析法将苎麻种质资源的遥感表型聚类为因子1（株高、LAI）和因子2（LAI、SPAD值）,因子1可用于苎麻种质资源结构特征评价,因子2可以作为高光效苎麻资源的筛选指标。本研究将为作物种质资源表型监测和育种相关分析提供参考。     

玉米果穗籽粒组砌规律对其离散效果的影响

为深入了解玉米果穗籽粒组砌规律对其离散效果的影响机理,以浚单20、北青210两个品种为研究对象,进行了在不同冲击缝隙、不同冲击部位下的冲击试验。试验结果表明:玉米果穗组砌规律对试验指标的影响很大:冲击头作用于对立缝隙A中比作用于交错缝隙B中易于籽粒离散,且承受的最大冲击力值小,籽粒损伤数也小;果穗中部籽粒严格遵循组砌规律,冲击头冲击时,力在传递中易于被快速传递消耗,能承受的冲击力最大,离散籽粒数适中,损伤籽粒数少;下部籽粒受纵行合流影响,不是严格遵循果穗籽粒的组砌规律,在承载冲击力方面较中部减小,但下部籽粒比中部籽粒尺寸小,能离散籽粒数比中部多;上部不仅受纵行合流影响,而且受上部籽粒不规则的影响,在承载冲击力方面最小,且离散籽粒数也最少。研究成果可为进一步研究低损伤脱粒方法提供理论参考。     

基于Mask R-CNN的柑橘主叶脉显微图像实例分割模型

针对目前植物解剖表型的测量与分析过程自动化低，难以应对复杂解剖表型的提取和识别的问题，以柑橘主叶脉为研究对象，提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask region convolutional neural network, Mask R-CNN)的主叶脉显微图像实例分割模型，以残差网络ResNet50和特征金字塔(Feature pyramid network, FPN)为主干特征提取网络，在掩膜(Mask)分支上添加一个新的感兴趣区域对齐层(Region of interest Align, RoI-Align),提升Mask分支的分割精度。结果表明，该网络架构能够精准地对柑橘主叶脉横切面中的髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞进行识别分割。Mask R-CNN模型对髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞的分割平均精确率(交并比(IoU)为0.50)分别为98.9%、89.8%、95.7%和97.2%,对4个组织区域的分割平均精确率均值(IoU为0.50)为95.4%。与未在Mask分支添加RoI-Align的Mask R-CNN相比，精度提升1.6个百分点。研究结果表明，Mask R-CN...     

基于机器视觉的玉米单倍体自动分选系统

针对导入基因标记后杂交诱导产生的玉米籽粒,设计了一套基于计算机视觉的玉米单倍体高通量自动分选系统。系统主要由传动部件、斜面翻滚部件、信号采集与处理部件,以及籽粒分选部件4部分组成。斜面翻滚部件表面有凹凸纹理,可使玉米籽粒在下落翻滚过程中产生多种姿态,试验使用这一方法获得含胚面图片的成功率达90%。信号采集与处理部件通过提取玉米籽粒胚面的SIFT特征来判断籽粒属性,并将属性结果发送给籽粒分选部件,分选部件根据结果控制直线滑台的运动以实现籽粒筛选。试验结果表明:系统对单倍体的正确识别率为95%,可很好地实现玉米单倍体的自动分选。     

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。     

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。     

北京地区夏玉米联合收获的试验研究

以室内试验为基础，结合3年来的生产性试验，研究了夏玉米成熟期籽粒的脱水规律以及脱粒质量与籽粒含水率、脱粒参数之间的关系。结果表明：联合收获的适宜条件是：玉米籽粒含水率小于30％，脱粒速度13．0～14．5m／s(400～450r／min)。北京地区10月上旬夏玉米籽粒含水率能够降到30％左右，因此只要措施得当，可以实现夏玉米联合收获作业。     

播期对不同玉米品种生长发育及产量的影响

通过调整播期，研究影响玉米生长发育和产量形成的气候因素，尤其是高温条件。试验选取京农科728、登海618、郑单958和先玉335共4个主栽玉米品种为材料，分别在2019年6月5日（T1）、6月15日（T2）和6月25日（T3）3个播期处理种植。结果表明，4个玉米品种的生育期，随着播期的推迟均不同程度延长。成熟期干物质积累量，4个玉米品种的叶片和茎秆在不同的播期没有明显差别，但籽粒和穗4个品种干物质积累量早播处理比晚播处理积累量大，可能是因为早播处理比晚播处理时段的温度要高。在玉米穗粒数、百粒质量和产量上，品种和播期处理对其影响达极显著水平。品种和播期处理对穗粒数、百粒质量和产量表现出极显著的交互作用。京农科728、登海618、郑单958和先玉335品种的穗粒数、百粒质量和产量最大值均为T2处理，最低均为T1处理，在产量性状上可能是因为T1处理在开花授粉阶段正好遇到连续高温天气，导致T1处理结实性较差。由此可见，在玉米生长发育和产量形成时，高温对其影响较大，在没有遇到高温的情况下，适时早播对玉米产量的提高将更有利。      

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。     

粘连玉米籽粒图像的自动分割方法

以玉米籽粒为对象,提出了一种基于公共区域和籽粒轮廓寻找分割点的方法,实现了粘连玉米籽粒图像的自动分割.对于两个相互粘连的籽粒,在对粘连目标进行连续腐蚀-膨胀处理过程中,相互接触籽粒会形成公共区域,将公共区域与任意一个籽粒轮廓进行交集运算后,得到一段不封闭的曲线,曲线段的端点作为分割点,再运用Bresenham画线算法生成分割线,将这两个籽粒分离.对于大量粘连的籽粒,采用同样的方法,以"剥离"方式可将籽粒逐个分离出来.对100组粘连籽粒图像进行算法测试,分割正确率为96%,分割后的籽粒边界较为平滑,变形较小.     

玉米种子脱粒过程高速摄影观察分析

为优化差速式玉米种子脱粒机脱粒系统的有关参数,进而降低玉米种子在脱粒过程中的损伤,采用高速摄影方法对单个玉米果穗喂入与脱粒过程进行了观察分析.分析结果表明:果穗在开始喂入阶段,籽粒破碎大;在脱粒起始阶段,果穗撞击强烈,越到后段,撞击越弱;果穗在正常脱粒情况下,脱下籽粒多,籽粒运动轨迹可近似为沿直辊与果穗接触点的切线方向;而果穗非正常脱粒情况下,脱下籽粒少,籽粒运动规律呈杂乱状态,没有一定飞行方向;螺旋辊的转速偏大造成果穗的非正常脱粒加大,果穗的非正常脱粒会影响果穗的脱粒质量和脱粒效率.