基于多相机成像的玉米果穗考种参数高通量自动提取方法

实现玉米果穗考种性状的准确、快速获取是提高玉米育种效率的关键环节。该文在前期设计的玉米高通量自动化考种装置基础上,提出了一种基于多相机的玉米果穗考种参数提取方法,通过4个等间隔均匀分布的摄像头同时获取果穗4个方向图像,针对每副图像分别经过背景去除、投影模型构建、籽粒跟踪、考种参数提取等处理,最后根据4副图像的处理结果,综合计算穗长、穗粗、平均粒厚、穗行数、行粒数、穗粒数等考种参数。在玉米高通量自动化考种装置的果穗考种模块上进行试验,结果表明,该文所提方法测得的穗长、穗粗、平均粒厚与人工方法测量值之间的决定系数R2分别为0.997 3、0.984和0.941 5,对穗行数、行粒数的测量精度分别为98.63%、95.35%,为玉米果穗考种参数提取提供了一种新思路,为高通量自动考种装置的实现奠定了基础。     

玉米高通量自动考种装置设计与试验

考种是玉米育种的重要环节,针对现有考种方法分别进行玉米果穗或玉米籽粒考种参数测量,难以满足玉米商业化育种过程大量样本自动考种需求的现状,该文设计了一种玉米高通量自动考种装置,主要包括玉米果穗考种单元、自动脱粒单元、玉米籽粒考种单元、后处理单元及系统控制单元,可实现玉米果穗考种、自动脱粒、籽粒考种、籽粒提升、籽粒封装、标签打印等全过程的自动化.依据设计方案进行原理样机试制及试验,结果表明:该装置可实现玉米穗质量、果穗长宽、穗行数、行粒数、秃尖区域、籽粒厚度、籽粒长、籽粒宽、穗粒数等考种参数的实时测量,且对果穗长、宽的平均测量精度分别为99.13％,99.25％、对籽粒数量的平均测量精度为99.39％.样机对单个玉米考种时耗时约为27.2 s,连续考种作业时处理速度达4穗/min.该研究为玉米高通量自动考种装备的实现提供了参考.     

基于穗粒分布图的玉米果穗表型性状参数计算方法

玉米果穗表型性状是玉米育种、产量预测的重要参数,提出一种基于穗粒分布图的玉米果穗性状计算方法,全面解析玉米果穗和穗粒的几何、数量和颜色等表型性状。该文利用步进电机驱动果穗转动来获取果穗主要侧面图像,采用果穗畸变校正方法生成标准果穗图像序列,在像素尺度进行果穗轮廓分析,建立图像序列中果穗轮廓映射关系并生成果穗三维模型,在穗粒尺度拼接果穗整个表面的穗粒分布图,计算出果穗和穗粒的各项表型性状。试验结果表明,提出的表型性状计算方法对穗型及穗粒分布规则的玉米果穗具有较高检测精度,其中穗行数、行粒数、总粒数、果穗长和果穗粗的平均计算精度分别为98.231%、94.351%、96.921%、98.956%和98.165%。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。     

有色地膜栽培玉米的主要性状及相关性分析

采用大田试验对绿洲灌区玉米覆盖黑色、红色、蓝色与透明4种颜色地膜,对主要农艺性状进行相关性分析。结果表明:不同颜色地膜栽培的玉米相比透明地膜的经济产量增产率表现为:黑色膜减产9.22%,蓝色膜增产9.23%,红色膜增产2.29%。由于黑色地膜出苗率低导致玉米的生长密度降低,单株玉米的生境空间增大,出现双穗的比率增高,因而黑色地膜处理的单株产量较高。不同颜色地膜的各农艺性状表现为蓝色膜的株高、穗位、穗长、穗粒数均最高,黑色膜的千粒重最高,并且穗位低、茎粗高;在地膜影响下各玉米果穗性状对单株产量的相关系数均不显著,各性状对单株籽粒产量的相关系数依次为千粒重 > 穗行数 > 出籽率 > 行粒数 > 穗粗 > 穗粒数 > 穗长。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

二十个玉米自交系穗部性状配合力及相关性分析

采用NCⅡ设计,对玉米9个母本与11个父本组配的99个杂交组合进行穗部性状配合力分析和性状之间的相关性分析。结果:玉米产量一般配合力效应值以F6最高,F7、M3、M4、M8次之,这些材料具有较大的育种利用潜势;特殊配合力效应值最高的组合是M3×F10。穗部性状遗传力分析表明,穗粗、穗行数、出籽率的狭义遗传力较高,且加性效应占主导地位,可早代进行选择;其余性状的狭义遗传力偏低,宜晚代进行选择。相关性分析表明,穗长、行粒数、穗粗、穗行数、百粒质量及出籽率均与单株产量呈极显著正相关,以行粒数的作用最大;秃尖长与单株产量呈显著负相关。因此,在选育高产玉米品种时,应注重对行粒数的筛选,同时注意秃尖较短的选系。     

高密植条件下玉米杂交种主要农艺性状与产量的灰色关联度分析

运用灰色关联度分析方法,对高密植条件下14个玉米杂交种的产量与9个农艺性状之间的关系,以及农艺性状之间的关系进行了关联度分析。结果表明,产量与农艺性状的关联度大小依次为穗粒重、百粒重、生育期、穗长、行粒数、穗粗、穗行数、轴粗、秃尖长。在育种工作中,应首先选择单穗粒重、百粒重高的杂交种,在产量相当的情况下生育期短、穗长长、行粒数多的杂交种。     

玉米甜糯双隐自交系穗部性状配合力分析及鲜食育种价值评价

穗部性状对于鲜食玉米育种具有重要意义,尤其是秃尖长度和籽粒大小。本研究采用不完全双列杂交NCⅡ设计,对5个甜糯双隐自交系17HN79、17HN84、17HN88、17HN97、17HN98的穗行数、穗行粒数、穗长、穗粗、秃尖长度及籽粒大小等6个穗部性状的一般配合力(GCA)和特殊配合力(SCA)及遗传率参数进行分析。结果表明:6个穗部性状的广义遗传率在65. 5%~97. 0%之间,狭义遗传率在29. 3%~64. 0%之间,穗长和籽粒大小主要由非加性基因作用为主,而穗粗、穗行数、穗行粒数和秃尖长度受加性基因作用为主。甜糯双隐自交系17HN98在穗长、穗行粒数、籽粒大小和减少秃尖长度方面表现较高的一般配合力相对效应,是具有较好鲜食玉米育种应用价值的甜糯双隐自交系。结合一般配合力、特殊配合力及穗部性状综合表现,筛选出17HN98/100、17HN98/107和17HN98/109三个表现突出的鲜食玉米杂交组合。     

低氮用量对不同类型玉米果穗性状的影响

通过两年田间试验,以3种类型(高产耐低氮、高产不耐低氮和低产不耐低氮)6个玉米品种为试材,研究了低氮胁迫水平对玉米单株粒重及构成性状的影响。结果表明:施氮水平对单株粒重、穗长、穗粗、秃尖、行粒数、百粒重的影响显著或极显著,对穗行数无明显影响。3类品种的单株粒重、穗长、穗粗、行粒数、百粒重均随低氮胁迫强度增加呈现降低的趋势,与正常施氮水平相比,在极端(0 kg/hm~2)和重度低氮胁迫时(45kg/hm~2),高产耐低氮品种的单株粒重、穗长、穗粗、行粒数、百粒重分别降低25.9%和12.0%、6.5%和0.9%、7.1%和3.6%、9.9%和3.2%、15.3%和6.7%,降幅均小于其余两类型品种。低氮胁迫时,各类型品种间秃尖长和百粒重差异更明显,分别达124.44%和9.39%。秃尖长随氮胁迫强度增加而增大,但在极端和重度低氮胁迫时,高产耐低氮品种和高产不耐低氮品种平均秃尖长仍比低产不耐低氮品种短,秃尖较长可能是低产不耐低氮品种的重要特征。由此认为,在玉米新品种特别是耐瘠品种培育过程中,更应关注果穗结实性和百粒重,通过减少秃尖长,增加行粒数和增加籽粒长度提高百粒重来提高单株籽粒产量。     

基于稀疏表示算法的高通量玉米果穗粒型识别系统

玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,同时满足高通量以及无损测量的要求,该文以果穗整体为研究对象,基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统(果穗未脱粒)。以掉落抓拍法硬件采集平台采集3种不同粒型(硬粒型、马齿型、半马齿型)的玉米穗图像,首先使用帧差法获取果穗轮廓,再通过G通道分离、OTSU算法(最大类间方差法)得到籽粒轮廓信息,提取籽粒部分颜色、形状、纹理特征作为分类依据,每种粒型取200粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典,对每一个测试样本计算稀疏表示系数,根据最小重构误差判定籽粒粒型类别。结果表明,该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计,识别正确率达到94.8%,测量速度达到28穗/min,大大提高了玉米粒型统计的效率。     

玉米籽粒建成过程中功能叶片~(14)C-同化物运转与分配特性研究

本试验用~(14)C-示踪方法研究玉米灌浆期穗位叶~(14)C-光合产物在果穗籽粒之间的分配特性。结果发现,~(14)C-光合产物在果穗籽粒各行间的分配近似相等,而果穗籽粒同一行不同部位籽粒间~(14)C-光合产物分配有差别,其相对值由高到低的顺序为中部籽粒>基部籽粒>尖端籽粒。     

基于背景板比例尺的玉米果穗图像特征测量

玉米果穗图像特征的精确测量是实现玉米自动考种的关键技术,但玉米背景图像的复杂性,难以快速、准确测量出玉米的几何特征（玉米果穗的总长度、宽度、体积、秃尖等）。该文根据玉米灰度图像的分布特点,构造了三区域图像增强模型,采用形态学图像处理方法对增强后的图像进行分割,计算出背景板比例尺,以此为参考实现了精确计算玉米的几何参数。文中对计算结果进行了误差分析,表明该文提出的基于背景板比例尺的图像处理算法能够准确地测量出玉米图像中的几何特征值,准确率可达到96.01%,可实现玉米自动考种,替代传统的玉米手工考种,对于玉     

稻草还田对春玉米生长发育与产量的影响

连续4年进行晚稻稻草异茬还田,以提供春玉米生长所需钾肥的定位试验,结果表明:(1)第1年由于稻草未能完全腐解而影响玉米的生长发育,玉米的生物学产量和经济产量均有所下降;从第2年开始,化肥 稻草处理(NPS)的生物学产量和经济产量均明显高于化肥处理(NPK),4年平均增产7.3%和7.6%。(2)在玉米生长的拔节期前,NPS处理的生长发育往往不如NPK处理,但拔节期之后,NPS处理能明显促进玉米的生长发育,其出叶速度、叶面积指数、株高等指标均明显高于NPK处理,抗旱能力增强,穗长、穗行数、百粒重等产量构成指标亦明显提高,空秆率和秃顶度等显著降低。     

采用全景技术的机器视觉测量玉米果穗考种指标

为了在利用图像技术无损考察玉米果穗形态指标时,能够利用一幅图像显示整个玉米果穗的外形,从而减少多幅图像拼接产生的重叠和处理不便,该文提出一种新的基于机器视觉的玉米果穗考种方法与配套装置,首先拍摄旋转玉米果穗图像序列,应用SIFT（scale invariant feature transform）算法获取图像特征点,对特征点随机采样计算单应矩阵并进行一致性检测排除外点,将前后2帧图像注册到同一坐标系。然后采用动态规划法寻找前后2帧拼接图像的缝合线,按缝合线切割图像,以图像模板高斯滤波权值融合缝合线两侧图像消除曝光差异。依次拼接、融合图像序列生成果穗全景图。对果穗全景图进行考种指标检测,试验结果表明：基于机器视觉的测量值与人工测量方式不存在显著性差异（显著水平α=0.05）,该文所述方法可满足自动化考种的需求。     

Physiological Effects of Salicylic Acid and Thiourea on Growth and Productivity of Maize Plants in Sandy Soil

This study aimed to investigate the response of vegetative growth, yield, and some metabolic constituents of maize grains cv. Single Cross 124 to foliar applications of salicylic acid (SA; 100, 200, and 400 mg L^?1) and thiourea (TU; 500, 1000, and 1500 mgL^?1), two bioregulators, either alone or in combination. The foliar application of SA and TU alone significantly increased stem diameter, number of leaves?/?plant, leaf area, total dry weight?/?plant, leaf area index, net assimilation rate, specific leaf weight, and yield (i.e., ear length, ear diameter, number of grains?/?row, number of rows?/?ear, 100-grain weight, grain yield?/?plant, grain yield?/?fed (1 feddan = 4200 m²), harvest index, and shelling percentage) by increasing SA or TU concentrations up to 200 and 1500 mg L^?1, respectively. Salicylic acid and TU, when applied alone, significantly improved the nutritional value and quality of maize grains by increasing crude protein, total soluble sugars, total free amino acids, and total soluble phenols.