一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，首先利用拍照和稱重的方式分別獲取不同品種農(nóng)作物的籽粒分布圖像和精確的籽粒稱重數(shù)據(jù)，然后通過獨立開發(fā)的數(shù)據(jù)處理軟件，基于數(shù)學形態(tài)學的原理以及數(shù)字圖像處理技術初步提取農(nóng)作物籽粒個數(shù)，并在此基礎上利用籽粒的稱重數(shù)據(jù)對籽粒個數(shù)進行修正，剔除不飽滿的籽粒，從而提高有效籽粒個數(shù)的提取精度。本發(fā)明可以針對不同的籽粒狀況的照片進行圖像的預處理和籽粒個數(shù)的精準、快速的識別和批量提取工作，這在保證農(nóng)作物籽粒提取精度的同時，也極大的提高了提取速度。
【專利說明】
一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法。
【背景技術】
[0002]隨著我國農(nóng)業(yè)技術的長足發(fā)展，以及農(nóng)業(yè)相關學科領域研究工作的巨大進步，不同種類農(nóng)作物的產(chǎn)量都有了顯著的提高，城鄉(xiāng)居民在生活水平方面也有了明顯的改善，這使得人們對糧食的追求已經(jīng)從過去單純數(shù)量上的需求逐漸轉(zhuǎn)向?qū)ζ淦焚|(zhì)的要求。因此，口感好、籽粒飽滿、粒型大而均勻、顏色鮮亮有光澤的農(nóng)作物產(chǎn)品就越來越受到市場的歡迎，這使得注重口感和產(chǎn)量的新品種農(nóng)作物的培育工作就越來越受到重視。此外，隨著我國水稻、玉米、大豆等作物出口量的增大，在國際糧食進出口市場中，具有完善的籽粒形態(tài)和均一的籽粒類型的農(nóng)作物品種也越來越能體現(xiàn)其明顯的競爭優(yōu)勢。
[0003]農(nóng)作物品質(zhì)的提高要以優(yōu)良品種的選育為基礎，同時也需要相關質(zhì)檢技術的支持。在農(nóng)作物新品種的選育過程中，生長條件的不足常常嚴重影響作物籽粒的產(chǎn)量構(gòu)成、籽粒的飽滿程度及籽粒的質(zhì)量。因此，快速、高效的農(nóng)作物品質(zhì)檢技術，按品質(zhì)進行自動分類和分級，對科學研究、品質(zhì)鑒定、技術推廣、生產(chǎn)應用等領域都具有重要的價值，而確定符合標準的有效籽粒數(shù)量，是篩選優(yōu)良作物品種的基礎和重要步驟。傳統(tǒng)的篩選種子個數(shù)的方法主要以實驗室條件下的鹽選法和風選法為主，這兩種方法雖然能夠比較精確的提取農(nóng)作物籽粒的個數(shù)，但在實際操作過程中往往需要比較苛刻的測量條件和實驗器材，且整個過程需要人為參與的時間較長，大大降低了工作效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有的鹽選法和風選法等測量農(nóng)作物籽粒個數(shù)操作過程費事費力、工作效率低下的技術問題，提供了一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，是一種結(jié)合圖像處理和實際稱重方法批量提取農(nóng)作物籽粒個數(shù)的裝置，既能夠保證籽粒個數(shù)的提取精度，又能夠大幅度提高籽粒個數(shù)提取的效率。
[0005]本發(fā)明所采用的技術如下:一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，方法步驟如下:
[0006]步驟1、獲取農(nóng)作物籽粒圖像及質(zhì)量數(shù)據(jù)
[0007]采用的設備包括試驗臺、金屬支架、數(shù)碼相機、電子稱、計算機、黑、白比色板和黑白格網(wǎng)定標板。將數(shù)碼相機和計算機連接;將數(shù)碼相機固定在連接試驗臺的金屬支架上，調(diào)整數(shù)碼相機位置使其鏡頭與試驗臺平行，利用數(shù)碼相機的白平衡捕獲功能測量白色比色板作為相機的標準白點對比參數(shù)，實現(xiàn)對相機的白平衡處理;將電子稱平放在試驗臺上，調(diào)整其位置使其水平托盤中心與數(shù)碼相機鏡頭中心的投影重合，再將黑色比色板放置在電子稱的水平托盤上，調(diào)整位置使其中心與水平托盤中心重合;將黑白網(wǎng)格定標板重疊放置在黑色比色板上進行拍照以獲取定標圖像，對電子稱進行歸零操作，將農(nóng)作物籽粒放置在黑色比色板上用數(shù)碼相機進行拍照，獲取包含籽粒和電子稱讀數(shù)的圖像；
[0008]步驟2、訓練籽粒樣本
[0009]針對待測品種的農(nóng)作物，選取20粒特定品種飽滿籽粒進行稱重，獲取籽粒質(zhì)量的平均值作為標準籽粒質(zhì)量MO，脫殼籽粒質(zhì)量平均值作為標準脫殼籽粒質(zhì)量Ml及籽粒外殼質(zhì)量的平均值作為標準籽粒外殼質(zhì)量M2，將以上三個參數(shù)作為該品種農(nóng)作物的訓練樣本數(shù)據(jù)；
[0010]步驟3、幾何校正，圖像處理，籽粒提取
[0011]利用圖像處理技術自動對獲取的籽粒圖像進行裁剪，對電子稱讀數(shù)部分的剪切結(jié)果進行圖像識別并存儲讀數(shù);對籽粒部分的剪切結(jié)果進行幾何校正，然后對圖像進行增強處理、二值化處理、去噪和填充處理，最后針對每個籽粒進行編號，從而提取籽粒的個數(shù)；
[0012]步驟4、利用標準籽粒稱重結(jié)果對圖像提取結(jié)果進行修正
[0013]已有的研究標準表明，在選擇籽粒過程中，如果脫殼籽粒質(zhì)量低于標準籽粒質(zhì)量三分之一，則認為其為不合格樣本，因此根據(jù)這一原則，利用待測籽粒的實際稱重結(jié)果對計算機提取的籽粒個數(shù)進行修正，進而大幅度提高籽粒個數(shù)提取精度。
[0014]本發(fā)明還具體如下技術特征:
[0015]1、步驟3具體為:根據(jù)計算機的圖像處理技術，在Matlab軟件中對已經(jīng)獲取的標準圖像進行裁剪，由于試驗臺、電子稱及黑色比色板位置固定，因此根據(jù)坐標值對每幅圖像進行自動裁剪為兩幅圖像，一幅圖像為電子稱參數(shù)測量結(jié)果，另一幅為農(nóng)作物籽粒圖像;對電子稱讀數(shù)圖像進行圖像識別，提并記錄待測籽粒的總質(zhì)量m;對農(nóng)作物籽粒圖像進行幾何校正，校正過程是在Matlab軟件中利用黑白格網(wǎng)交點作為幾何校正參考點建立幾何定標多項式，根據(jù)定標多項式實現(xiàn)對農(nóng)作物籽粒圖像進行幾何畸變校正，對進行幾何校正后的農(nóng)作物籽粒圖像進行圖像增強、二值化、去噪和填充處理，黑色代表背景區(qū)域，白色部分代表農(nóng)作物籽粒，利用分水嶺算法對二值化圖像進行處理，從而將連接在一起的籽粒區(qū)域部分進行分割，最后使用連通域搜索算法對二值圖采用8鄰域連接進行標注，輸出標記矩陣，并通過標記矩陣對每個籽粒進行編號從而提取籽粒的個數(shù)N。
[0016]2、步驟4具體為:在計算機中輸入訓練過的樣本數(shù)據(jù)，包括標準籽粒質(zhì)量MO、標準籽粒外殼質(zhì)量Ml及標準脫殼籽粒質(zhì)量M2，根據(jù)以上參數(shù)計算不符合條件的籽粒質(zhì)量M，按照已有研究的標準，籽粒的脫殼質(zhì)量小于飽滿籽粒脫殼質(zhì)量的1/3即為不合格，因此，不合格籽粒的質(zhì)量范圍在Μ2<Μ<(Μ2+Μ1/3)之間，通過實測的籽粒質(zhì)量m，結(jié)合上述兩個極值點對以提取的籽粒個數(shù)N進行修正，則實際飽滿籽粒個數(shù)在[(m-N X M2) /(M0-M2)]彡X彡[m-N X(M2+M1/3) ]/(Μ0-Μ2-Μ1/3)之間。
[0017]本發(fā)明可以針對不同的籽粒狀況的照片進行圖像的預處理和籽粒個數(shù)的精準、快速的識別和批量提取工作，這在保證農(nóng)作物籽粒提取精度的同時，也極大的提高了提取速度。
【附圖說明】
[0018]圖1為本發(fā)明的實施例1的測量方法圖；
【具體實施方式】
[0019]下面根據(jù)說明書附圖舉例對本發(fā)明做進一步解釋:
[0020]實施例1[0021 ] 一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，方法步驟如下:
[0022]步驟1:如圖1所示，采用的設備包括試驗臺1、金屬支架2、數(shù)碼相機3、電子稱4、計算機5、黑、白比色板6和黑白格網(wǎng)定標板，數(shù)碼相機和計算機連接，將金屬支架安裝在水平試驗臺上，再將數(shù)碼相機固定在金屬支架上，調(diào)整數(shù)碼相機位置使其鏡頭與試驗臺平行，使其拍照區(qū)域為數(shù)碼相機鏡頭的正下方;利用數(shù)碼相機的白平衡捕獲功能測量白色比色板作為相機的標準白點對比參數(shù)，從而實現(xiàn)對相機的白平衡處理;將測量精度為0.0lg的電子稱放在水平試驗臺上，調(diào)整其位置使其水平托盤中心與數(shù)碼相機鏡頭中心的投影重合，再將正方形黑色比色板放置在電子稱的水平托盤上，調(diào)整比色板位置使其中心與水平托盤中心重合;按照黑色比色板尺寸制作黑白格網(wǎng)的定標板，黑白格網(wǎng)定標板是在AutoCAD軟件中繪制，定標板由5mm X 5mm大小黑白相間的國際象棋棋盤式格網(wǎng)均勾構(gòu)成，用于獲取標準定標點進行圖像的幾何畸變校正;將黑白網(wǎng)格定標板重疊放置在黑色比色板上進行拍照以獲取定標圖像，將電子稱進行歸零操作，然后將待識別的農(nóng)作物籽粒放置在黑色比色板上，對籽粒進行稱重并利用數(shù)碼相機對籽粒及電子稱讀數(shù)進行拍照，從而獲取農(nóng)作物樣本籽粒及質(zhì)量讀數(shù)的標準圖像并實時傳送回計算機。
[0023]步驟2:針對待測品種的農(nóng)作物，選取20粒特定品種飽滿籽粒進行稱重，獲取籽粒質(zhì)量的平均值作為標準籽粒質(zhì)量MO，然后將所有訓練樣本的籽粒進行脫殼、稱重，進一步獲取該品種籽粒外殼質(zhì)量的平均值作為標準籽粒外殼質(zhì)量Ml，并基于上述數(shù)據(jù)計算脫殼籽粒質(zhì)量的平均值作為標準脫殼籽粒質(zhì)量M2，將以上三個參數(shù)作為該品種農(nóng)作物的訓練樣本數(shù)據(jù)。
[0024]步驟3:根據(jù)計算機的圖像處理技術，在Matlab軟件中對已經(jīng)獲取的標準圖像進行裁剪。由于試驗臺、電子稱及黑色比色板位置固定，因此可以根據(jù)坐標值對每幅圖像進行自動裁剪為兩幅圖像，一幅圖像為電子稱參數(shù)測量結(jié)果，另一幅為農(nóng)作物籽粒圖像。對電子稱讀數(shù)圖像進行圖像識別，提并記錄待測籽粒的總質(zhì)量讀數(shù)m。對農(nóng)作物籽粒圖像進行幾何校正，校正過程是在Matlab軟件中利用黑白格網(wǎng)交點作為幾何校正點建立幾何定標多項式，根據(jù)定標多項式實現(xiàn)對農(nóng)作物籽粒圖像進行幾何畸變校正。對進行幾何校正后的農(nóng)作物籽粒圖像進行圖像增強、二值化、去噪和填充處理，黑色代表背景區(qū)域，白色部分代表農(nóng)作物籽粒，利用分水嶺算法對二值化圖像進行處理，從而將可能連接在一起的籽粒區(qū)域部分分割開，最后使用連通域搜索算法對二值圖采用8鄰域連接進行標注，輸出標記矩陣，并通過標記矩陣對每個籽粒進行編號，從而提取籽粒的個數(shù)N。
[0025]步驟4:在計算機程序中輸入訓練過的樣本數(shù)據(jù)，包括標準籽粒質(zhì)量MO、標準籽粒外殼質(zhì)量Ml及標準脫殼籽粒質(zhì)量M2，程序則根據(jù)以上參數(shù)計算不符合條件的籽粒質(zhì)量M，按照已有研究的標準，籽粒的脫殼質(zhì)量小于飽滿籽粒脫殼質(zhì)量的1/3即為不合格，因此，不合格籽粒的質(zhì)量范圍在M2彡M彡(M2+M1/3)之間。通過實測的籽粒質(zhì)量m，結(jié)合上述兩個極值點對以提取的籽粒個數(shù)N進行修正，則實際飽滿籽粒個數(shù)在[(m-NXM2)/(M0-M2)]彡X彡[m-NX (M2+M1/3) ]/(Μ0-Μ2-Μ1/3)之間。
[0026]由于儀器位置固定，拍照過程及稱重方法一直，訓練樣本得到的標準參數(shù)也相同，因此可以對同一農(nóng)作物不同植株采集的籽粒進行批處理操作，因此該裝置可以實現(xiàn)較高精度的農(nóng)作物籽粒個數(shù)快速精確的提取。
【主權(quán)項】
1.一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，其特征在于，步驟如下: 步驟1、獲取農(nóng)作物籽粒圖像及質(zhì)量數(shù)據(jù) 采用的設備包括試驗臺、金屬支架、數(shù)碼相機、電子稱、計算機、黑、白比色板和黑白格網(wǎng)定標板。將數(shù)碼相機和計算機連接，將數(shù)碼相機固定在連接試驗臺的金屬支架上，調(diào)整數(shù)碼相機位置使其鏡頭與試驗臺平行，利用數(shù)碼相機的白平衡捕獲功能測量白色比色板作為相機的標準白點對比參數(shù)，實現(xiàn)對相機的白平衡處理;將電子稱平放在試驗臺上，調(diào)整其位置使其水平托盤中心與數(shù)碼相機鏡頭中心的投影重合，再將黑色比色板放置在電子稱的水平托盤上，調(diào)整位置使其中心與水平托盤中心重合;將黑白網(wǎng)格定標板重疊放置在黑色比色板上進行拍照以獲取定標圖像，對電子稱進行歸零操作，將農(nóng)作物籽粒放置在黑色比色板上用數(shù)碼相機進行拍照，獲取包含籽粒和電子稱讀數(shù)的圖像； 步驟2、訓練籽粒樣本 針對待測品種的農(nóng)作物，選取20粒特定品種飽滿籽粒進行稱重，獲取籽粒質(zhì)量的平均值作為標準籽粒質(zhì)量MO，脫殼籽粒質(zhì)量平均值作為標準脫殼籽粒質(zhì)量Ml及籽粒外殼質(zhì)量的平均值作為標準籽粒外殼質(zhì)量M2，將以上三個參數(shù)作為該品種農(nóng)作物的訓練樣本數(shù)據(jù)； 步驟3、幾何校正，圖像處理，籽粒提取 利用圖像處理技術自動對獲取的籽粒圖像進行裁剪，對電子稱讀數(shù)部分的剪切結(jié)果進行圖像識別并存儲讀數(shù);對籽粒部分的剪切結(jié)果進行幾何校正，然后對圖像進行增強處理、二值化處理、去噪和填充處理，最后針對每個籽粒進行編號，從而提取籽粒的個數(shù)； 步驟4、利用標準籽粒稱重結(jié)果對圖像提取結(jié)果進行修正 已有的研究標準表明，在選擇籽粒過程中，如果脫殼籽粒質(zhì)量低于標準籽粒質(zhì)量三分之一，則認為其為不合格樣本，因此根據(jù)這一原則，利用待測籽粒的實際稱重結(jié)果對計算機提取的籽粒個數(shù)進行修正，進而大幅度提高籽粒個數(shù)提取精度，實現(xiàn)對作物籽粒個數(shù)的精確測量。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，其特征在于，步驟3具體為:根據(jù)計算機的圖像處理技術，在Matlab軟件中對已經(jīng)獲取的標準圖像進行裁剪，由于試驗臺、電子稱及黑色比色板位置固定，因此根據(jù)坐標值對每幅圖像進行自動裁剪為兩幅圖像，一幅圖像為電子稱參數(shù)測量結(jié)果，另一幅為農(nóng)作物籽粒圖像;對電子稱讀數(shù)圖像進行圖像識別，提并記錄待測籽粒的總質(zhì)量m;對農(nóng)作物籽粒圖像進行幾何校正，校正過程是在Matlab軟件中利用黑白格網(wǎng)交點作為幾何校正點建立幾何定標多項式，根據(jù)定標多項式實現(xiàn)對農(nóng)作物籽粒圖像進行幾何畸變校正，對進行幾何校正后的農(nóng)作物籽粒圖像進行圖像增強、二值化、去噪和填充處理，黑色代表背景區(qū)域，白色部分代表農(nóng)作物籽粒，利用分水嶺算法對二值化圖像進行處理，從而將連接在一起的籽粒區(qū)域部分分割開，最后使用連通域搜索算法對二值圖采用8鄰域連接進行標注，輸出標記矩陣，并通過標記矩陣對每個籽粒進行編號從而提取籽粒的個數(shù)N。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)作物有效籽粒個數(shù)測量的方法，其特征在于，步驟4具體為:在計算機中輸入訓練過的樣本數(shù)據(jù)，包括標準籽粒質(zhì)量MO、標準籽粒外殼質(zhì)量Ml及標準脫殼籽粒質(zhì)量M2，根據(jù)以上參數(shù)計算不符合條件的籽粒質(zhì)量M，按照已有研究的標準，籽粒的脫殼質(zhì)量小于飽滿籽粒脫殼質(zhì)量的1/3S卩為不合格，因此，不合格籽粒的質(zhì)量范圍在M2<Μ<(Μ2+Μ1/3)之間，通過實測的籽粒質(zhì)量m，結(jié)合上述兩個極值點對以提取的籽粒個數(shù)N進行修正，則實際飽滿籽粒個數(shù)在[(m-NXM2)/(M0-M2)]彡X彡[m-NX (M2+M1/3) ]/(M0-M2-M1/3)之間。
【文檔編號】G06T5/00GK106023235SQ201610423250
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月15日
【發(fā)明人】任建華, 李苗, 田志杰
【申請人】哈爾濱師范大學