小麥麥穗發(fā)芽程度檢測方法技術

本發(fā)明專利技術提供一種小麥麥穗發(fā)芽程度檢測方法，所述方法包括：S1：采集小麥發(fā)芽籽粒的圖像；S2：根據所述圖像，判斷所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白，并獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像；S3：根據所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像，計算胚芽長度，并根據所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白及所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽長度，判定小麥麥穗發(fā)芽程度的等級。本發(fā)明專利技術對小麥穗發(fā)芽程度進行檢測，可以實現(xiàn)快速、無損測量，通過對發(fā)芽全過程進行各階段的細分，能夠判斷發(fā)芽早期的露白狀態(tài)，并能夠得到發(fā)芽中后期小麥胚芽的具體長度，從而進行穗發(fā)芽等級的劃分，為實現(xiàn)小麥穗發(fā)芽程度的快速、自動化定量檢測奠定了方法基礎。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術涉及農作物育種及圖像識別
，特別涉及一種。
技術介紹
小麥麥穗發(fā)芽是指小麥在收獲期遇到陰雨天氣麥穗上發(fā)芽的現(xiàn)象,小麥麥穗發(fā)芽是一個世界范圍性的問題，主要分布在收獲期易降雨的地區(qū)，是一種嚴重的自然災害。小麥麥穗發(fā)芽不僅會使小麥產量降低而且由小麥麥穗發(fā)芽引起的一系列生理變化會使小麥的品質受到嚴重影響，影響到企業(yè)和農民的經濟利益。因此，小麥麥穗發(fā)芽的檢測具有重要的意義。小麥麥穗發(fā)芽與穎殼形態(tài)、芒的長短、種皮顏色、籽粒大小、α -淀粉酶含量等多種因素有關。 目前對于小麥麥穗發(fā)芽的鑒定方法主要有三種種子發(fā)芽試驗、整穗發(fā)芽試驗和酶活性測定。鑒定的指標有形態(tài)指標、生化指標、發(fā)芽率或者發(fā)芽指數(shù)。形態(tài)指標主要通過人工目測法來判斷種子是否發(fā)芽，從而計算出發(fā)芽率，來衡量發(fā)芽的程度，這種方法易受人為主觀因素的影響，同時需要逐粒觀察種子，效率較低。生化指標的測量主要通過測量沉降值、α -淀粉酶活性，來表示穗發(fā)芽的程度，這種方法具有破壞性，且操作復雜，耗時耗力。現(xiàn)有技術中提出了一種基于機器視覺的芽谷檢測方法。其中，機器視覺就是利用機器視覺產品如工業(yè)相機、攝像頭等來代替人眼獲取物體的圖像，將利用機器視覺獲取的圖片結合相應的圖像處理算法獲取目標物體的特征信息。目前機器視覺已廣泛用在種子質量檢測與分級、種子病蟲害檢測等種子無損檢測方面。隨著機器視覺技術在農業(yè)中的應用，目前已有關于機器視覺技術運用于種子和穗發(fā)芽檢測的報道。此方法首先是利用研制的稻種質量檢測機器視覺系統(tǒng)分別獲取黑、白背景的兩種稻種圖像，繼而對圖像進行預處理，得到相應的二值圖像，獲取稻種輪廓特征參數(shù)。利用主成分分析對特征參數(shù)進行降維操作后，將特征參數(shù)作為網絡輸入，對網絡結構進行優(yōu)化并充分訓練后分別建立各個品種的兩層人工神經網絡，用來對正常稻谷和芽谷進行識別。現(xiàn)有技術中還提出了一種基于軟X射線技術的種子發(fā)芽檢測方法。此方法是利用軟X射線系統(tǒng)同時獲取發(fā)芽種子和健康種子的X射線圖。從X射線圖里就可以很清晰的看到所有發(fā)芽種子的射線圖里都有白色的斑點。利用相應的算法從掃描獲取的圖像中提取包括灰度級模型和直方圖在內的55個圖像特征，然后利用統(tǒng)計和神經網絡分類器對發(fā)芽種子和健康種子進行識別。然而，傳統(tǒng)的小麥穗發(fā)芽程度檢測方法，關于基于機器視覺的芽谷檢測方法，僅能實現(xiàn)識別出健康種子和芽谷種子的定性判定；利用基于軟X射線技術的種子發(fā)芽檢測方法同樣是獲取圖像的特征信息，利用統(tǒng)計和神經網絡分類器對種子進行識別，也沒有實現(xiàn)對小麥麥穗發(fā)芽程度等級的定量檢測
技術實現(xiàn)思路
(一)解決的技術問題本專利技術解決的技術問題是實現(xiàn)對小麥麥穗發(fā)芽程度等級的定量檢測的問題。(二)技術方案本專利技術提出了一種，所述方法包括步驟SI :采集小麥發(fā)芽籽粒的圖像；S2:根據所述圖像，判斷所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白，并獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像；S3:根據所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像，計算胚芽長度，并根據所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白及所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽長度，判定小麥麥穗發(fā)芽程度的等級。 優(yōu)選地，在所述步驟SI之前包括對小麥麥穗進行預處理，得到所述小麥發(fā)芽籽粒。優(yōu)選地，步驟S2中所述根據所述圖像判斷所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白具體包括對所述圖像進行背景校正，獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的灰度圖，若所述灰度圖中有波谷出現(xiàn)，則所述小麥發(fā)芽籽粒的當前形態(tài)為露白。優(yōu)選地，步驟S2中所述獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像具體包括S21 :對所述圖像進行背景校正；S22:獲取所述小麥發(fā)芽籽粒胚芽和種體的紅色通道、綠色通道和藍色通道的灰度直方圖；S23:分別比較所述胚芽和種體的各個通道的灰度直方圖，選取差異最大的灰度直方圖對應的通道，根據該通道灰度直方圖中出現(xiàn)波谷的閾值進行背景分割；S24:對分割后得到的圖像進行形態(tài)學處理和提取骨架的操作，得到所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像。優(yōu)選地，所述步驟S21具體包括對所述圖像進行高斯濾波處理，將處理后的圖像轉成二值圖像，把二值圖像中的背景像素與彩色圖像中相對應的位置改變?yōu)楹谏噬珗D像中其他位置的圖像保持不變即將彩色圖像的背景改變?yōu)楹谏瓿刹噬珗D像背景的校正。優(yōu)選地,所述步驟S3具體包括S31 :計算實際尺寸與像素的比例關系；S32:根據所述比例關系，將所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像的像素轉換為實際的胚芽長度。優(yōu)選地，所述方法還包括判斷小麥發(fā)芽籽粒的圖像是否有明顯形態(tài)變化，若無，則為早期小麥發(fā)芽籽粒或正常小麥籽粒。優(yōu)選地，所述方法還包括判斷小麥發(fā)芽籽粒的圖像是否有葉子，若有，則為進入一葉期的小麥發(fā)芽籽粒。優(yōu)選地，所述方法還包括設定小麥麥穗發(fā)芽程度的等級，具體包括所述小麥發(fā)芽籽粒，無明顯形態(tài)變化，為第廣2等級；露白，為第3等級；胚芽長度為1mm，為第4等級；胚芽長度為2 3mm，為第5等級；胚芽長度為4、mm，為第6等級；胚芽長度為為第7等級；胚芽長度為2(T29mm,為第8等級；胚芽長度為3(T39mm,為第9等級；胚芽長度超過40mm，進入一葉期，為第10等級。(三)有益效果本專利技術對小麥穗發(fā)芽程度進行檢測，可以實現(xiàn)快速、無損測量，通過對發(fā)芽全過程進行各階段的細分，能夠判斷發(fā)芽早期的露白狀態(tài)，并能夠得到發(fā)芽中后期小麥胚芽的具體長度，從而進行穗發(fā)芽等級的劃分，為實現(xiàn)小麥穗發(fā)芽程度的快速、自動化定量檢測奠定了方法基礎。附圖說明圖I是本專利技術提出的的流程圖；圖2是本專利技術提出的發(fā)芽籽粒胚芽和種體的藍色通道灰度直方圖； 圖3分別是本專利技術提出的對于小麥發(fā)芽籽粒48小時時紅綠通道相加結果灰度圖和72小時紅色通道灰度圖；圖4分別是本專利技術提出的進行形態(tài)學處理后得到48小時和72小時的圖像；圖5分別是本專利技術提出的進行提取骨架操作后得到48小時和72小時的圖像。具體實施例方式下面將結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。實施例I :本專利技術提出了一種，該檢測方法的原理為小麥發(fā)芽籽粒是由種體、胚芽和胚根組成的。小麥麥穗發(fā)芽的籽粒外觀形態(tài)上會發(fā)生變化，比如早期吸脹時體積變大、露白時胚的破裂，胚根胚芽的生長等。這些形態(tài)指標反映了穗發(fā)芽的程度。利用機器視覺獲取小麥發(fā)芽籽粒的圖像，通過圖像處理技術獲取上述形態(tài)參數(shù)，即可判斷小麥麥穗是否發(fā)生發(fā)芽，以及小麥麥穗發(fā)芽的程度。如圖I為本專利技術提出的基于機器視覺的的流程圖，所述方法包括步驟SI :采集小麥發(fā)芽籽粒的圖像；采集方法為將小麥麥穗首先脫粒，經風選除雜后獲取小麥籽粒，然后將小麥發(fā)芽籽粒腹溝向下、單層、均勻放置在有黑色背景的測量臺上，利用彩色攝像頭獲取其圖像。S2:根據所述圖像，判斷所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白，并獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像；S3:根據所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像，計算胚芽長度，并根據所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白及所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽長度，判定小麥麥穗發(fā)芽程度的等級。在所述步驟SI之前包括對小麥麥穗進行預處理，得到所述小麥發(fā)芽籽粒。步驟S2中所述根據所述圖像判斷所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白具體包括對所述圖像進行背景校正，獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的灰度圖，若所述灰度圖中有波谷出現(xiàn)，則所述小麥發(fā)芽籽粒的當前形態(tài)為露白。對于未發(fā)芽的小麥籽粒，其整個籽粒的顏色基本上是一致的，而發(fā)芽籽粒由于其種體的顏色和發(fā)芽區(qū)域顏色之間的差異性，必然會有過渡顏色的產生，在灰度圖上，發(fā)芽本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種小麥麥穗發(fā)芽程度檢測方法，其特征在于，所述方法包括步驟：S1：采集小麥發(fā)芽籽粒的圖像；S2：根據所述圖像，判斷所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白，并獲取所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像；S3：根據所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽圖像，計算胚芽長度，并根據所述小麥發(fā)芽籽粒是否露白及所述小麥發(fā)芽籽粒的胚芽長度，判定小麥麥穗發(fā)芽程度的等級。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：趙春江，朱大洲，陳立平，于春花，王曉冬，路文超，
申請(專利權)人：北京農業(yè)信息技術研究中心，
類型：發(fā)明
國別省市：