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。     

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。     

基于图像处理的玉米果穗三维几何特征快速测量

摘要：目前,育种过程中玉米果穗的三维考种形态特征（如穗体积、穗形态等）通常都是采用手工测量的方法,需花费大量的人力和物力,而且手工测量方法常存在着主观误差、测量效率低等问题。该文基于HSV彩色空间图像处理算法实现了多个玉米果穗三维考种形态特征的快速测量。首先基于HSV直方图阈值分割算法实现了多个玉米果穗轮廓的准确提取,分割算法适用于任意摆放玉米果穗;其次基于果穗轮廓最小外接矩形和轮廓横截面累计求和的思想,实现了玉米果穗三维几何特征的快速、准确计算。以郑单958和农华101两品种为例进行算法测试验证,果穗体积等的测量准确率达94%;并对产生误差的原因进一步分析。该文实现了多个玉米果穗三维特征的快速测量方法,大大提高了作物考种的工作效率。     

基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取

当前三维点云处理技术难以在玉米植株点云上对果穗进行识别和表型参数提取。针对该问题,该研究采用基于骨架的玉米植株器官分割流程对植株三维点云的果穗器官进行分割和表型参数提取。首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特征和点云数量4个约束条件从器官点云中识别出果穗点云;最后提取果穗相关的表型参数。试验结果表明,该研究方法对玉米果穗的识别率为91.3%;果穗点云分割的平均F1分数、精确度、召回率分别为0.73、0.82和0.70;穗位高、穗长、穗粗、株高穗位高比4个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.97、0.78、0.85和0.96,均方根误差分别为3.23、4.98、0.73 cm和0.07。该研究方法具备提取果穗器官点云和表型参数的能力,可为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持。     

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。     

基于机器视觉的玉米果穗产量组分性状测量方法

玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题,该文基于机器视觉技术,通过可见光二维成像获取果穗三维表型性状参数,结合果穗颜色特征及果穗的生物学规律,分别建立投影修正模型、穗行数快速估算模型、行粒数计算模型等,精确计算穗长、穗粗、穗行数以及行粒数等性状参数。试验结果表明,该方法适用于粘连果穗处理,秃尖的识别率高,且对光照环境要求低,穗行数及行粒数的零误差率在93%以上,测量速度可达30穗/min以上,能够满足高通量考种的需求,特别是保留了原始果穗考种材料实现无损测量,对于实现高通量考种及精细化育种有重要的参考价值。     

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。     

基于压力和图像的鲜玉米果穗成熟度分级方法

为实现鲜玉米果穗成熟度等级的客观评定,提出了基于压力传感器和计算机视觉技术的综合分析方法。研制了玉米果穗成熟度检测装置,提取纹理信息所得惯性矩和压力检测装置所得最大压力值作为鲜玉米果穗成熟度等级评定的特征参数,通过系统聚类分级研究,确定成熟度等级为3级。采用主成分分析法对11个颜色特征进行优化筛选,用第一、二主成分可综合反映11个颜色特征的分级信息,实现了参数的降维。试验结果表明：以最大压力值、惯性矩、颜色特征主成分分析第一、二主成分值作为构建概率神经网络的输入,进行鲜玉米果穗成熟度等级评定,正确率为96.67%。结合压力传感器和计算机视觉技术可实现对鲜玉米果穗成熟度的准确分级。     

基于数字图像处理的苹果表面缺陷分类方法

为了实现苹果分级完全自动化，研究了苹果表面缺陷图像分类方法。提取了苹果表面缺陷图像区域的特征参数。根据表面缺陷特征，同时考虑缺陷形状的投影畸变，提出了一种苹果表面缺陷分类方法。分类方法利用二叉树将一个复杂的多模式分类问题分解为多级的、相对简单的二类模式分类问题,并采用人工神经网络与阈值判别相结合的方法，将苹果表面缺陷分为碰压伤、刺伤、裂果、病虫果和虫伤。试验表明：该分类方法能将苹果表面缺陷进行分类。     

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.     

基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割

针对图像处理中玉米计数的问题,提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先,对二值图像进行欧氏距离变换,合并图像中灰度值大于或者等于初始阈值的区域,并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分割,提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后,判断去除单粒玉米后的图像是否为空;如果不为空,增大分割阈值并重复上述操作。最后,统计目标图像中的玉米个数。对50幅种子数目500粒左右的图像进行处理,分割正确率为97.7%,较好地解决了粘连玉米的分割问题。该方法已成功应用于基于机器视觉的玉米计数。     

基于机器视觉的多个玉米籽粒胚部特征检测

为了利用机器视觉进行多个玉米种子品种的自动识别,该文提出了一种针对多个玉米籽粒进行胚部检测的方法。该方法基于阈值分割和形态学,在RGB空间,采用自动屏蔽0值像素的大津法（Otsu法）,根据B分量值对多粒玉米籽粒扫描图像进行分割,并采用改进的开闭运算对分割后的图像进行修整,最终得到多个玉米籽粒胚部区域。以4个黄玉米品种各45个籽粒为实验对象,以此方法进行胚部检测,为了验证所得胚部区域有效,提取胚部区域面积、周长分别与手工测量的面积、周长进行线性回归分析,R2的均值分别达到0.9834、0.9578;进一步提取所得胚部区域的形状参数,进行聚类识别,不同品种间的差距值反映了不同品种胚部视觉效果上的差异大小,4个品种中1种识别率为97.8%,其余3种均为100%;多个玉米胚部检测较每个籽粒单独处理的效率提高了29.59%。试验结果表明本文提出的多个玉米籽粒胚部检测方法可行。此研究结果为进一步研究玉米籽粒的胚部特征提供了有利条件,也为实现玉米品种的快速准确分类提供了参考。     

基于改进K-means聚类算法的大田麦穗自动计数

单位种植面积的小麦麦穗数量是评估小麦产量和小麦种植密度的一个重要参量。为了实现高效、自动地麦穗计数,该文提出了基于改进K-means的小麦麦穗计数方法。该方法建立从图像低层颜色特征到图像中包含麦穗的一个直接分类关系,从而不需要再对图像进行分割或检测。以颜色特征聚类为基础的这种方法能够估计麦穗在空间局部区域中数量,并且在不需要训练的情况下更具有可扩展性。统计试验结果表明,该文算法能够适应不同光照环境,麦穗计数的准确率达到94.69%,超过了传统基于图像颜色特征和纹理特征分割的麦穗计数方法 93.1%的准确率。     

用于定向播种的玉米种穗图像精选方法

玉米定向播种,要求籽粒形状扁平、具有方向性。为了减少玉米粒精选的工作量,该文以玉米种穗为对象,研究适合定向播种的玉米种穗图像精选方法。设计玉米种穗精选传输装置,实现了对玉米种穗的动态图像采集和精选。根据种穗的外形特征判断小种穗;利用R+G-2B方法加强黄色籽粒区域,根据黄色籽粒区域与整个种穗的面积比判断缺粒及霉变种穗;利用种穗图像的横向和纵向像素值累计分布特征,追踪中间穗行的籽粒轮廓,并通过其端面矩形度,判断籽粒合格的种穗。随机抽检50个种穗样本,结果表明:外形特征的检测准确率为100%,缺粒及霉变的检测准确率为96%,穗上籽粒端面矩形度的检测准确率为98%,总体检测准确率为94%。该文为定向播种用玉米籽粒精选前期的种穗精选提供了一种图像识别方法。