CN107016701A - 一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置 - Google Patents
一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107016701A CN107016701A CN201710100733.6A CN201710100733A CN107016701A CN 107016701 A CN107016701 A CN 107016701A CN 201710100733 A CN201710100733 A CN 201710100733A CN 107016701 A CN107016701 A CN 107016701A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- corn
- corn kernel
- seed
- moment
- filling rate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明提供一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置,所述测量方法通过测量玉米籽粒顶部的投影面积,进而表征籽粒灌浆速率的方法,提高了灌浆速率的自动化程度,操作简单,为规模化、高通量测量玉米籽粒灌浆速率提供了关键技术。
Description
技术领域
本发明涉及农产品检测领域,更具体地,涉及玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置。
背景技术
玉米籽粒灌浆期至成熟期是决定玉米产量和品质的重要阶段,灌浆速率对粒重的作用大于有效灌浆期。选育和种植灌浆速度快的玉米品种,对提高产量和品质显得尤为重要。
目前灌浆速率的测量方法主要是称重法:取一定数量的玉米籽粒(1000粒左右),高温烘干后称量重量,灌浆开始后每天进行一次,计算1000粒玉米籽粒烘干后重量的变化率即为灌浆速率。
但是现有技术存在两个问题:一方面需要人工将籽粒从穗轴上剥落,操作较为繁琐,不容易在大规模样品上开展;另一方面烘干操作需要较长的周期,数据获取时效性不高。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置。
根据本发明的一个方面,提供一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法,基于一定时间间隔的玉米籽粒顶部的投影面积变化,获得玉米籽粒灌浆速率。
本申请提出了一种通过测量玉米籽粒顶部的投影面积,进而表征籽粒灌浆速率的方法,提高了灌浆速率的自动化程度,操作简单,为规模化、高通量测量玉米籽粒灌浆速率提供了关键技术。
附图说明
图1为本发明实施例的测量玉米籽粒灌浆速率的具体步骤示意图;
图2为根据本发明实施例的经二值化处理后的玉米果穗二值图像;
图3为根据本发明实施例的标记为中心籽粒序列的籽粒示意图;
图4为根据本发明实施例的玉米籽粒的投影示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
为了克服现有技术在测量玉米籽粒灌浆速率时需要手动将籽粒剥下,从而带来操作繁琐、数据的时效性差的问题,本发明实施例提供了一种测量玉米籽粒灌浆速率的方法。
由于在玉米籽粒的灌浆过程中,随着碳水化合物逐渐向籽粒中转运,籽粒形态逐渐膨大,籽粒体积与干重存在线性关系,由此,本发明实施例基于一定时间间隔的玉米籽粒顶部的投影面积变化,获得玉米籽粒灌浆速率。
本发明提高了灌浆速率的自动化程度,操作简单,为规模化、高通量测量玉米籽粒灌浆速率提供了关键技术。
图1示出了本发明实施例的测量玉米籽粒灌浆速率的具体步骤示意图,包括:
S1、分别将两个时刻玉米果穗的图片进行二值化处理,获得两个时刻玉米籽粒的二值图像;
S2、对所述玉米籽粒的二值图像,基于二值图像的中心坐标,获得若干个玉米籽粒,作为中心籽粒序列;以及
S3、基于所述中心籽粒序列的各籽粒的像素数量,获得该时刻玉米籽粒的投影面积,结合两个时刻的时间间隔,获得玉米籽粒灌浆速率。
通过将玉米果穗的图片转化为二值图像,使玉米籽粒能够清晰地显示出来,在进一步找出二值图像中最能有效反应玉米籽粒灌浆速率的一条籽粒,作为中心籽粒序列,通过对比中心籽粒的投影面积,获得玉米籽粒灌浆速率。
在一个实施例中,所述步骤S1包括:
S1.1、分别将两个时刻的玉米果穗图片转化为灰度图片;灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
S1.2、以多个灰度值为二值化分割阈值,将所述灰度图片转化为对应所述灰度值个数的玉米果穗二值图像,所述玉米果穗二值图像中的每个像素的像素值为0或1。二值化分割阈值可以用T表示,用于将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色(或者黑色),小于T的像素群的像素值设定为黑色(或者白色)。
S1.3、对所有玉米果穗二值图像的像素执行或操作,计算各个由像素值为0或1的像素组成的块状区域的面积,当块状区域面积不变时,标记此块状区域为一个玉米籽粒,获得两个时刻玉米籽粒二值图像。
图2示出了经二值化处理后的玉米果穗二值图像,如图可知,玉米籽粒呈现白色,而玉米的籽粒之间的缝隙则呈现黑色,十分明显,为检测玉米籽粒的灌浆速率打下了基础。
在一个实施例中,所述步骤S2包括:
S2.1、设置玉米籽粒二值图像的参考边界,将距离所述玉米籽粒二值图像的中心坐标最近的玉米籽粒作为第一中心籽粒。
之所以设置参考边界,是因为玉米两端的籽粒通常生长没有中部的籽粒饱满规则,因此,通过设置参考边界,剔除玉米两端的籽粒的图像,使得灌浆速率的测量更加准确。
S2.2、基于所述第一中心籽粒的宽度和长度设定阈值,将所述第一中心籽粒周围符合阈值的玉米籽粒作为第二中心籽粒;以及
S2.3、基于所述第二中心籽粒的宽度和长度设定阈值,将所述第二中心籽粒周围符合阈值的玉米籽粒作为第三中心籽粒,依次类推,直至符合阈值的玉米粒子的坐标超出所述参考边界,将所有中心籽粒组成中心籽粒序列。
本发明并不是将所有玉米籽粒进行测算,而是将图片中间的玉米籽粒以及与该玉米籽粒位于同一列的玉米籽粒作为检测对象,这样能够减少运算量,同时,作为图像中间的玉米籽粒基本上是整个玉米长势最均匀的籽粒。
图3示出了标记为中心籽粒序列的籽粒示意图,如图可知,该序列的籽粒排列整齐,既比右侧的一列籽粒长势均匀,没有出现歪斜的籽粒,也比左侧的一列籽粒更加对应相机的镜头,可以认为是垂直于相机镜头的一列,这样为接下来的步骤打下了基础。
在一个实施例中,所述步骤S3包括:
S3.1、分别计算两个时刻的中心籽粒序列中各玉米籽粒的像素数量;
S3.2、基于每个时刻的各玉米籽粒的像素数量,获得该时刻玉米籽粒像素数量的平均值,并作为籽粒投影面积,图4示出了玉米籽粒的投影示意图;以及
S3.3、将两个时刻籽粒投影面积之差的绝对值除以时间间隔,获得所述玉米籽粒灌浆速率。
在一个实施例中,所述步骤S1之前还包括:
将玉米果穗置于相机与幕布之间以进行拍摄,所述相机与所述玉米果穗的间距为30-50cm,所述果穗图像的分辨率4000×3000像素;
其中,相机图像平面、玉米果穗平面以及幕布屏幕三者平行。
在一个实施例中,所述步骤S1.1包括:
以灰度值254为二值化分割阈值,分别将两个时刻的灰度图片生成玉米果穗二值图像,并以灰度值1为步长,逐步降低二值化分割阈值,直到灰度值70,获得对应所述灰度值个数的玉米果穗二值图像。
在一个实施例中,所述步骤2.1中玉米籽粒二值图像的参考边界为将玉米籽粒二值图像沿玉米长度方向等分3段后的中段的上、下边界。
为了更清楚地阐述本发明的技术细节,下面结合实施例对本发明进行描述。
1、果穗图像获取
将玉米果穗放置在相机与幕布之间,使相机图像平面、玉米果穗平面、幕布三者平行。拍摄果穗图像,图像分辨率4000×3000像素。40cm
2、果穗图像上籽粒分割
取籽粒中段1/3部分图像作为计算范围,将果穗图像I转化为灰度图像Ig,以灰度值254为阈值,对灰度图像二值化生成图像Ib254,以灰度值1为步长,降低二值化分割阈值,直到灰度值70,生成二值图像序列Ib253,Ib252……Ib70,从Ib254开始,对图像序列中的相邻图像进行像素“或操作”,并对各个籽粒的联通区域计算面积,随着“与操作”的图像增加,各个联通区域面积增加,当联通区域面积不变时,标记此联通区域为一个籽粒。
3、中心籽粒序列识别
定位果穗图像的中心籽粒,定位方法为:计算果穗图像的中心坐标P(x,y),计算各个籽粒的中心坐标Pk(x,y),选择中心坐标距离果穗中心最近的籽粒,作为中心籽粒Kc。
寻找籽粒Kc+1,Kc+1籽粒的中心坐标满足条件|xc-xc+1|<Kcw/5,Kcw表示籽粒Kc的宽度,yc+1>yc,且|yc-yc+1|<1.2×Kch,Kch表示籽粒Kc的高度,顺次寻找Kc+2,Kc+3,Kc+4,Kc+5……籽粒,当到达参考边界时停止计算。
寻找籽粒Kc-1,Kc-1籽粒的中心坐标满足条件|xc-xc11|<Kcw/5,yc-1<yc,且|yc-yc-1|<1.2×Kch,顺次寻找Kc-2,Kc-3,Kc-4,Kc-5……籽粒,当到达参考边界时停止计算。
标记两个序列为中心籽粒序列。
4、籽粒投影面积计算
计算中心籽粒序列中各个籽粒的像素数量并求平均值Kp_avg,以Kp_avg作为籽粒投影面积。如图3所示
5、籽粒灌浆速率计算
t1时刻测量籽粒投影面积为Kp_avg1,t2时刻测量籽粒投影面积为Kp_avg2,则籽粒灌浆速率Vf=(Kp_avg2-Kp_avg1)/(t2-t1)。
在一个实施例中,本发明还提供一种玉米籽粒灌浆速率的测量装置,与相机连接,包括:
二值图像模块,用于分别将两个时刻玉米果穗的图片进行二值化处理,获得两个时刻玉米籽粒的二值图像;
中心籽粒模块,与所述二值图像模块连接对所述玉米籽粒的二值图像,用于利用二值图像的中心坐标,获得若干个玉米籽粒,作为中心籽粒序列;以及
计算模块,与所述中心籽粒模块连接,用于基于所述中心籽粒序列的各籽粒的像素数量,获得该时刻玉米籽粒的投影面积,结合两个时刻的时间间隔,获得玉米籽粒灌浆速率。
最后,本申请的方法仅为较佳的实施方案,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,基于一定时间间隔的玉米籽粒顶部的投影面积变化,获得玉米籽粒灌浆速率。
2.如权利要求1所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,具体包括:
S1、分别将两个时刻玉米果穗的图片进行二值化处理,获得两个时刻玉米籽粒的二值图像;
S2、对所述玉米籽粒的二值图像,基于二值图像的中心坐标,获得若干个玉米籽粒,作为中心籽粒序列;以及
S3、基于所述中心籽粒序列的各籽粒的像素数量,获得该时刻玉米籽粒的投影面积,结合两个时刻的时间间隔,获得玉米籽粒灌浆速率。
3.如权利要求2所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
S1.1、分别将两个时刻的玉米果穗图片转化为灰度图片;
S1.2、以多个灰度值为二值化分割阈值,将所述灰度图片转化为对应所述灰度值个数的玉米果穗二值图像,所述玉米果穗二值图像中的每个像素的像素值为0或1;以及
S1.3、对所有玉米果穗二值图像的像素执行或操作,计算各个由像素值为0或1的像素组成的块状区域的面积,当块状区域面积不变时,标记此块状区域为一个玉米籽粒,获得两个时刻玉米籽粒二值图像。
4.如权利要求2所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,所述步骤S2包括:
S2.1、设置玉米籽粒二值图像的参考边界,将距离所述玉米籽粒二值图像的中心坐标最近的玉米籽粒作为第一中心籽粒;
S2.2、基于所述第一中心籽粒的宽度和长度设定阈值,将所述第一中心籽粒周围符合阈值的玉米籽粒作为第二中心籽粒;以及
S2.3、基于所述第二中心籽粒的宽度和长度设定阈值,将所述第二中心籽粒周围符合阈值的玉米籽粒作为第三中心籽粒,依次类推,直至符合阈值的玉米粒子的坐标超出所述参考边界,将所有中心籽粒组成中心籽粒序列。
5.如权利要求2所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,所述步骤S3包括:
S3.1、分别计算两个时刻的中心籽粒序列中各玉米籽粒的像素数量;
S3.2、基于每个时刻的各玉米籽粒的像素数量,获得该时刻玉米籽粒像素数量的平均值,并作为籽粒投影面积;以及
S3.3、将两个时刻籽粒投影面积之差的绝对值除以时间间隔,获得所述玉米籽粒灌浆速率。
6.如权利要求3所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,所述步骤S1之前还包括:
将玉米果穗置于相机与幕布之间以进行拍摄,所述相机与所述玉米果穗的间距为30-50cm,所述果穗图像的分辨率4000×3000像素;
其中,相机图像平面、玉米果穗平面以及幕布屏幕三者平行。
7.如权利要求3所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,所述步骤S1.1包括:
以灰度值254为二值化分割阈值,分别将两个时刻的灰度图片生成玉米果穗二值图像,并以灰度值1为步长,逐步降低二值化分割阈值,直到灰度值70,获得对应所述灰度值个数的玉米果穗二值图像。
8.如权利要求2所述的玉米籽粒灌浆速率的测量方法,其特征在于,所述步骤2.1中玉米籽粒二值图像的参考边界为将玉米籽粒二值图像沿玉米长度方向等分3段后的中段的上、下边界。
9.一种玉米籽粒灌浆速率的测量装置,与相机连接,其特征在于,包括:
二值图像模块,用于分别将两个时刻玉米果穗的图片进行二值化处理,获得两个时刻玉米籽粒的二值图像;
中心籽粒模块,与所述二值图像模块连接对所述玉米籽粒的二值图像,用于利用二值图像的中心坐标,获得若干个玉米籽粒,作为中心籽粒序列;以及
计算模块,与所述中心籽粒模块连接,用于基于所述中心籽粒序列的各籽粒的像素数量,获得该时刻玉米籽粒的投影面积,结合两个时刻的时间间隔,获得玉米籽粒灌浆速率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710100733.6A CN107016701B (zh) | 2017-02-23 | 2017-02-23 | 一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710100733.6A CN107016701B (zh) | 2017-02-23 | 2017-02-23 | 一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107016701A true CN107016701A (zh) | 2017-08-04 |
CN107016701B CN107016701B (zh) | 2019-08-13 |
Family
ID=59440311
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710100733.6A Active CN107016701B (zh) | 2017-02-23 | 2017-02-23 | 一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107016701B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108731966A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-02 | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 | 一种定株测定玉米生育后期子粒含水量动态的取样方法 |
CN108731965A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-02 | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 | 一种定株测定玉米花后期至子粒生理成熟期子粒灌浆速率的取样方法 |
CN108872235A (zh) * | 2018-06-23 | 2018-11-23 | 安盛机器人技术(盘锦)有限公司 | 碎米率及留胚率分析机 |
CN116757507A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-15 | 武汉理工大学 | 一种作物灌浆过程预测方法、系统、电子设备及存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105009731A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-11-04 | 华中农业大学 | 玉米考种方法及其系统 |
CN106296644A (zh) * | 2015-06-10 | 2017-01-04 | 浙江托普云农科技股份有限公司 | 一种基于图像处理的玉米籽粒考种分析方法 |
-
2017
- 2017-02-23 CN CN201710100733.6A patent/CN107016701B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106296644A (zh) * | 2015-06-10 | 2017-01-04 | 浙江托普云农科技股份有限公司 | 一种基于图像处理的玉米籽粒考种分析方法 |
CN105009731A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-11-04 | 华中农业大学 | 玉米考种方法及其系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
余正泓: "基于图像的玉米发育期自动观测技术研究", 《万方学位论文》 * |
季青等: "玉米形态建成研究进展", 《玉米科学》 * |
朱超: "基于图像的玉米育种性状参数获取研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108731966A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-02 | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 | 一种定株测定玉米生育后期子粒含水量动态的取样方法 |
CN108731965A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-02 | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 | 一种定株测定玉米花后期至子粒生理成熟期子粒灌浆速率的取样方法 |
CN108872235A (zh) * | 2018-06-23 | 2018-11-23 | 安盛机器人技术(盘锦)有限公司 | 碎米率及留胚率分析机 |
CN116757507A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-15 | 武汉理工大学 | 一种作物灌浆过程预测方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN116757507B (zh) * | 2023-08-14 | 2023-11-10 | 武汉理工大学 | 一种作物灌浆过程预测方法、系统、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107016701B (zh) | 2019-08-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107016701B (zh) | 一种玉米籽粒灌浆速率的测量方法和装置 | |
Yin et al. | Computer vision and machine learning applied in the mushroom industry: A critical review | |
CN104867159B (zh) | 一种数字相机传感器污点检测及分级方法与装置 | |
Duan et al. | Fast discrimination and counting of filled/unfilled rice spikelets based on bi-modal imaging | |
CN104572971B (zh) | 图像检索的方法和装置 | |
CN102200433B (zh) | 一种基于计算机视觉的叶片面积测量装置和方法 | |
CN105466523B (zh) | 基于单摄像机图像的堆粮高度的测量方法和装置 | |
CN103353349B (zh) | 红外测温仪自适应三平台直方图均衡系统及其方法 | |
CN103106893A (zh) | 图像处理装置、图像处理方法以及图像显示装置 | |
CN102184392A (zh) | 基于dsp的水稻杂草识别系统及其识别方法 | |
CN105719282B (zh) | 一种果园红色苹果图像果实枝叶区域获取方法 | |
CN108270976A (zh) | 具有滚动曝光时间补偿的图像感测方法与图像传感器 | |
CN111340721B (zh) | 一种像素的修正方法、装置、设备及可读存储介质 | |
GB2556761A (en) | Image contrast enhancement method | |
CN107465874A (zh) | 一种暗电流处理方法及移动终端 | |
CN111476153A (zh) | 一种水果成熟度计算方法 | |
CN101339118A (zh) | 谷粒参数自动测量装置及方法 | |
CN110455201A (zh) | 基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法 | |
CN111291686A (zh) | 农作物根果表型参数的提取与根果表型判别方法及系统 | |
CN108492296A (zh) | 基于超像素分割的小麦麦穗智能计数系统及方法 | |
CN105405145B (zh) | 一种基于图像分割技术的颗粒数粒方法 | |
CN109191461A (zh) | 一种基于机器视觉技术的土鸡蛋识别方法及识别装置 | |
CN109655108A (zh) | 一种基于物联网的大田种植实时监测系统及方法 | |
CN104581123B (zh) | 立体影像显示系统与显示方法 | |
CN102760293B (zh) | 基于距离矩阵的图像质量评价方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |