育种用玉米种子切片取样自动定向方法与试验

为解决玉米育种激光切片取样机器人设计中玉米种子自动定向问题,该文提出了一种计算机视觉与姿态调整装置相结合的定向方法,并使用此方法做了验证试验。使用MATLAB神经网络模式识别工具箱,以种子的部分特征参数作为神经网络的输入,以预定义的种子形态和姿态为输出,建立模型并对模型进行训练,训练完成的模型用于种子姿态识别,姿态调整装置根据识别结果将种子调整到理想姿态。对497组样本进行训练,得到形态识别准确率97.8%,姿态识别准确率99.8%,识别速度1.3 s/幅,能满足设备的设计要求,验证了姿态识别方法的准确性和姿态调整装置设计的合理性。该方法可为玉米种子自动定向问题提供解决方案,为自动育苗机中自动定向装置的设计提供参考。     

玉米籽粒激光切片定位技术

玉米籽粒形态各异、尺寸不一,精确定向和定位玉米籽粒的激光切片是实现高通量全自动玉米分子育种基因型分析的关键。应用机器视觉技术从玉米籽粒图像中准确识别玉米籽粒的特征区,以期实现上述操作。为描述像素所在空间的相关信息,设计一种相关面积占比滤波器。定义圆形掩模模板,根据单玉米籽粒的面积,确定模板尺寸。利用圆形模板筛选像素点数据,得到待分类数据集合。通过指定初始聚类中心,对数据执行二分均值聚类,得到尖端类和两个大端外凸角类的聚类中心。通过贴标签运算精选连通域,校正聚类中心的位置,生成尖端和大端外角特征区的精确标记。依据大端外凸角附近的两组插值点对,得到激光切割线的位置,利用尖端类定位点和玉米籽粒形心定位点确定玉米籽粒的夹持位姿。与SUSAN检测方法对比,表明了本文方法的有效性。