基于机器视觉的玉米果穗产量组分性状测量方法

• 作者: 刘哲 周金辉 张晓东 朱德海 李绍明 王越 郭浩 马钦
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 图像处理 无损检测 玉米 种子 穗行数 行粒数
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 221-227
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.03.029

摘要

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。