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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... 相似文献
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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。 相似文献
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基于线阵扫描图像的玉米果穗性状检测技术 总被引：8，自引：0，他引：8
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%。 相似文献
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基于机器视觉的玉米果穗性状参数测量方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在玉米育种、田间测产和提高玉米产量的过程中,均需要对玉米果穗考种,即需要对玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数和穗粒数等性状参数进行测量。人工考种不仅花费大量的人力物力,而且在考种过程中普遍存在人工劳动强度大、观测效率低、人为干扰导致测试结果不客观及不准确等问题,在很大程度上限制了考种的速度与精度。针对上述问题,利用所研制的自动考种设备和机器视觉方法,通过USB工业相机获取玉米果穗单面性状彩色图像,利用|B-R|模型、（G+B）/2模型将彩色图像分别进行灰度化,利用改进后的一维最大熵阈值分割方法对灰度图像进行二值化,分别得到果穗轮廓二值图像和果穗特征二值图像;通过轮廓二值图像计算果穗放置后的倾斜角,实现果穗轮廓二值图像和特征二值图像的自动纠偏;通过相机标定,得到单位像素对应的实际值,进而得到穗长及穗粗;通过提取局部籽粒特征二值图像,利用水平黑背景点扫描及对扫描曲线的修正获取穗行宽度,通过穗行数修正模型得到果穗的穗行数;通过提取局部单行籽粒特征二值图像,利用垂直黑背景点扫描及对扫描曲线的修正得到行粒数;根据行粒数和穗行数得到穗粒数。试验结果表明,穗长和穗粗平均测量精度分别为98.05%和97.99%,穗行数测量正确率为95%,行粒数平均测量精度为96.29%,穗粒数平均测量精度为95.67%,和实际值相比,穗粗、穗长、行粒数及穗粒数的测量值差异无显著性。单穗玉米果穗机器视觉平均测量速度为600ms/穗,考种设备测量速度为6s/穗,能够满足自动考种设备的使用需求。 相似文献
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作物具有结构多样、生长环境复杂等特征。RGB图像数据能真实地反映植株的纹理特征与颜色特征,三维点云数据包含了作物的体量信息。将RGB图像和三维点云数据结合,实现作物的二维和三维表型参数提取,对表型组学的方法研究具有重要意义。本研究以马铃薯为研究对象,使用RGB相机和激光扫描仪分别采集了50个马铃薯的RGB图像与三维激光点云数据。对比了OCRNet,UpNet,PaNet和DeepLab v3+四种深度学习语义分割方法的分割精度,并选择精度较高的OCRNet网络实现马铃薯顶视图像的语义分割。优化了Mean shift聚类算法流程,完成了马铃薯植株激光点云的单株分割,并结合欧式聚类和K-Means聚类算法对单株马铃薯植株点云的茎和叶进行准确地分割。同时,提出一种利用编号建立马铃薯单株RGB图像和激光点云间一一对应关系的策略,并以此为基础分别从RGB图像与激光点云中提取同一马铃薯植株包括最大宽度、周长、面积、株高、体积、叶长与叶宽在内的8个二维表型参数与10个三维表型参数。最后,选择了比较具有代表性、易测量的叶片数、株高、最大宽度三个表型参数进行精度评估,平均绝对百分比误差（Mean Abs... 相似文献
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多类支持向量机在玉米品种识别中的应用 总被引：6，自引：1，他引：5
为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法.采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个、颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的SVM识别模型.试验结果表明,该方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为100%.在同样的情况下比较了基于BP神经网络(ANN)的识别性能,较ANN 94.3%的识别率,采用SVM的识别效果有了较大的提高,得到了较好的识别效果. 相似文献
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玉米籽粒考种信息获取装置设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask R-CNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F1值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。 相似文献
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玉米单倍体籽粒特征提取及识别 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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基于时间序列的玉米叶片性状动态提取方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
玉米叶片性状对生长发育、遗传育种及功能基因解析研究具有重要意义,而传统的测量方式效率低、主观性强、测量性状少,已无法满足现代玉米研究的需求,为此提出一种基于时间序列的玉米叶片性状动态追踪技术。研究基于高通量作物表型平台,针对100份玉米品种资源,每间隔3 d获取8个玉米生长点图像;利用图像分割、叶片骨架提取等算法得到单片叶长、叶角度、叶弯曲度参数;基于叶片相对位置信息实现玉米叶片的动态追踪及标记。试验结果和人工测量值相比,叶长和叶夹角测量误差分别为0.92%和3.32%。叶片追踪可以得到叶片的动态变化过程,计算获取叶片长度的平均生长率及叶片弯曲度的变化分布。 相似文献
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粘连玉米籽粒图像的自动分割方法 总被引：5，自引：0，他引：5
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. 相似文献
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视觉技术目前被广泛应用于社会各生产领域,包括制造行业、文档分析、医疗诊断及农业品质检测等。为此,基于计算机视觉技术,设计出一种玉米品质自动检测分析方法,即玉米籽粒实时分析系统,具有客观、高效、准确的优势,解决了传统人工检测模式下主观、低效、误差大等问题。最后,设计出一种基于计算机线扫描技术和自动化控制技术相结合的玉米籽粒考种装置。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献