JPH06284806A

JPH06284806A - 種子選別装置

Info

Publication number: JPH06284806A
Application number: JP5075805A
Authority: JP
Inventors: Takao Furukawa; 孝夫古川; Takeo Tsujimoto; 建男辻本
Original assignee: TAKII SHIYUBIYOU KK
Current assignee: TAKII SHIYUBIYOU KK
Priority date: 1993-04-01
Filing date: 1993-04-01
Publication date: 1994-10-11
Anticipated expiration: 2017-10-15
Also published as: JP3334003B2

Abstract

(57)【要約】【目的】種子の表面紋様を利用して、種子を選別する
装置を提供するものである。【構成】被検体である種子の表面紋様の画像を拡大し
て入力する画像入力手段１２と、前記画像入力手段１２
により入力した前記画像を黒色及び白色の２色の２値化
画像に２値化し、２値化した前記２値化画像における黒
色の部分のそれぞれの周囲長値等を演算し、演算した前
記それぞれの周囲長値等の分布値を演算し、前記分布値
と基準分布値とを比較し、種子を選別する選別手段１４
とよりなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、種子の遺伝的な純度選
別に関して、種子を破壊することなく選別できる種子選
別装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】１つの商品を構成している種子をある一
定の遺伝的に均一な純度に維持し、保証することは、極
めて大切な工程である。

【０００３】従来は、商品のサンプルを一定期間栽培し
て、成育途上の形態的差異によって検査を行なったり、
サンプルを擦り潰して電気泳動法にかけて検査を行なっ
てきた。しかし、このような検査法はいずれもその商品
の一部を費消することによって、その商品全体の純度を
推定しているにすぎない上、時間や費用を要するため、
種子を傷つけることなく迅速に選別する方法が求められ
ていた。

【０００４】また、植物の種皮に紋様のあるものが数多
く知られている。しかも、それらの紋様が遺伝的要因と
相間関係にあることが早くから指摘され、紋様による種
レベルでの分類も一部では試みられるようになってきた
（園芸学会雑誌６１別冊２．９２，農業および園芸５６
巻第９号）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の紋様は多くの遺伝子が関与するためか、多様性と流動
性に富み、これによる選別は実用化されていなかった。
また、人間の目によってこれらの紋様を直接判別するこ
とは殆ど不可能であった。

【０００６】そこで、本発明は上記問題点に鑑み、種子
の紋様を利用して、種子を選別する装置を提供するもの
である。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の種子選別装置
は、被検体である種子の表面紋様の画像を拡大して入力
する画像入力手段と、前記画像入力手段により入力した
前記画像を黒色及び白色の２色の２値化画像に２値化す
る２値化手段と、前記２値化手段により２値化した前記
２値化画像における黒色又は白色の部分のそれぞれの面
積値又は周囲長値等の紋様測定デ―タを演算する演算手
段と、前記演算手段により演算した前記それぞれの紋様
測定デ―タの分布値を演算する分布演算手段と、前記分
布値と基準分布値とを比較し、種子を選別する選別手段
とよりなるものである。

【０００８】

【作用】本発明の種子選別装置は、純度の高い種子に
おいて紋様が、遺伝的要因と相関が高いので、この紋様
を画像処理することにより種子を破壊することなく選別
する。

【０００９】すなわち、画像入力手段によって、被検体
である種子の表面紋様の画像を拡大して入力する。２値
化手段は、前記画像を黒色および白色の２色の２値化画
像に２値化する。演算手段は、２値化画像における黒色
または白色の部分のそれぞれの面積値または周囲長値等
の紋様測定デ―タを演算する。分布演算手段は、演算手
段により演算した前記それぞれの紋様測定デ―タの分布
値を演算する。

【００１０】そして、選別手段は、前記分布値と、予め
決められている基準分布値とを比較し、分布値が基準分
布値以上かまたはそれ以下かで、種子を選別する。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。

【００１２】図１は、本発明の一実施例を示す種子選別
装置１０のブロック図である。

【００１３】符号１２は、走査型電子顕微鏡であって、
倍率を１５倍〜２０００００倍程度に変化させることが
できる。そして、この走査型電子顕微鏡を使用して、種
子の表面紋様の画像を拡大して入力する。

【００１４】符号１４は、走査型電子顕微鏡１２によっ
て入力した画像を処理するための画像処理装置である。
この画像処理装置１４には、記憶装置１６と、演算装置
１８が接続されている。

【００１５】符号２０は、画像処理装置１４によって処
理された結果をプリントアウトするプリンタであって、
符号２２はその処理結果を表示するディスプレイであ
る。

【００１６】上記種子選別装置１０を使用して、種子を
選別する場合について、図２のフローチャートに基づい
て説明する。

【００１７】なお、本比較の場合には、選別したい２種
類の系統の種子Ａと種子Ｂとを用意し、両者は、遺伝的
要因と高い相間関係にある。そして、同じく遺伝的要因
と高い相間関係にある被検体である種子Ｘ，Ｙが、どち
らの系統の種子Ａか種子Ｂに属するかを選別する。

【００１８】（１）比較の基準となる種子Ａの紋様のデ
ータを入力する場合について説明する。

【００１９】ステップ１において、走査型電子顕微鏡１
２に、種子Ａのサンプル１粒を置いて、その表面紋様を
入力する。この入力の場合に、拡大率は種々考えられる
が、本実施例の場合には、３５０倍の倍率で入力する
（図３参照）。そして、ステップ２に進む。

【００２０】ステップ２において、入力した画像を２値
化画像に処理できるように、画像の補正を行ないステッ
プ３に進む。

【００２１】ステップ３において、補正された画像を黒
色および白色の２値化画像に変換する（図４参照）。そ
して、ステップ４に進む。

【００２２】ステップ４において、２値化画像の黒色部
分に、それぞれ識別番号を付与する（図５参照）。そし
て、ステップ５に進む。

【００２３】ステップ５において、識別番号が付与され
た黒色部分のそれぞれの周囲長を計算する。ここで、周
囲長とは黒色部分の外周長に黒色部分の内部にある孔の
内周長を合計したものをいう。そして、ステップ６に進
む。

【００２４】ステップ６において、周囲長が計算された
識別番号の有する黒色部分を、周囲長毎に分類して分布
を演算する。この演算した結果をプリンタ２０で出力し
たものが、図６のヒストグラムである。ここで、周囲長
が、１５８．９０ピクセル未満のものは、８１．９４％
であり、１５８．９０以上３１７．８０ピクセル未満の
ものは、１１．８１％である。そして、ステップ７に進
む。

【００２５】ステップ７において、種子Ａのデータが２
０粒になるまで入力するため、ステップ１〜ステップ６
の動作を行ない、２０粒に達すればステップ８に進む。
なお、選別に何粒の種子を用いるかは、その系統の純度
に応じて行なう。

【００２６】ステップ８において、２０粒の種子Ａに関
して得られた分布値のそれぞれの合計値を計算して、２
０粒全体の周囲長の分布データを計算する。この演算し
た結果をプリンタ２０で出力したものが、図７のヒスト
グラムである。そして、ステップ９に進む。

【００２７】ステップ９において、合計された分布デー
タを記憶する。

【００２８】以上により、基準となる種子Ａの表面紋様
の周囲長のデータを得られたことになる。

【００２９】（２）種子Ｂの紋様のデータを入力する場
合も、図２のフローチャートの動作と同じようにして処
理し（図８〜図１１参照）、種子Ｂの表面紋様の周囲長
の分布を、記憶装置７に記憶させる。この演算した結果
をプリンタ２０で出力したものが、図１２のヒストグラ
ムである。

【００３０】（３）種子Ｘ，Ｙが、種子Ａか種子Ｂのど
ちらに選別されるかを調査する方法について説明する。

【００３１】周囲長が、０．００〜１５８．９０ピ
クセル未満の分布値（以下、第１分布範囲という）に着
目する。種子Ａに関して第１分布範囲に含まれる確率ａ
（％）は、８３．１３％であり、種子Ｂに関しての確率
ｂ（％）は７４．５６％である。したがって、８３．１
３％と７４．５６％の中間値である７８．８５％を基準
分布値ｍとする。そして、以下、７８．８５％未満のも
のが、種子Ａに属し、それ以上のものについては種子Ｂ
に含まれるとする。すなわち、ｍ＝（ａ＋ｂ）／２であ
る。しかし、この基準分布値ｍは、必要に応じて変化さ
せてもよい。

【００３２】２０粒の種子Ｘについて選別する。な
お、これは予めどちらの種子に属しているかを判明して
いるサンプルについて使用し、この装置を利用して得ら
れた結果が、予め判明している種類と合致しているかど
うかを調べたものである。種子Ｘは、予めＡであること
が判っている。

【００３３】２０粒の種子Ｘについて、前記と同様に図
２のフローチャートによる選別処理を行ない、周囲長の
分布値をそれぞれ得る。そして、第１分布範囲に含まれ
る確率ｘ（％）に着目する。

【００３４】すると、図１３の左欄のように、２０粒の
うち１７粒が、ｘ＞ｍとなり種子Ａに属していると判別
され、３粒は他の種子であると判別された。したがっ
て、誤差数は３となる。

【００３５】２０粒の種子Ｙについて選別する。な
お、種子Ｙは、予め種子Ｂであることが判明している。

【００３６】この場合も同じく図２のフローチャートに
基づいて選別処理を行ない、周囲長の分布値を得る。そ
して、第１分布範囲に含まれる確率ｙ（％）に着目す
る。

【００３７】その結果が、図１３の右欄に示し、ｙ＜ｍ
となるものは２０粒であって、誤差数は０であり、１０
０％判別できたこととなる。

【００３８】上記実施例では、種子Ａか種子Ｂのどちら
に属するかの判別する紋様測定データとして、周囲長を
使用したが、これに代えて紋様測定データとして、面
積，円形度係数や周囲面積比を使用することもでき、ま
た、これらの紋様測定データを組合わせて使用してもよ
い。なお、面積，円形度係数とは、４π×面積／（周囲
長）^２をいい、周囲面積比とは周囲長／面積をいう。

【００３９】また、上記実施例では、基準分布値ｍを２
０段階のヒストグラムの第１分布範囲のａとｂから求め
たが、これに代えて、ｎ個の分布範囲を指定したｍ＝（ａ１＋ａ２＋…＋ａｎ＋ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋…＋
ｂｎ）／２として求めることができる。さらに、ヒストグラムの段
階も２０に限らず、１００段階等に変化さてもよい。

【００４０】

【発明の効果】以上により、本発明の種子選別装置であ
ると、種子の表面紋様を画像処理することによって、種
子に損傷を与えることなく、迅速に、しかも確実に選別
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示す種子選別装置のブロッ
ク図である。

【図２】同じくフローチャートである。

【図３】種子Ａの表面紋様である。

【図４】種子Ａの表面紋様を２値化した画像である。

【図５】前図の２値化した画像に識別番号を付与した画
像である。

【図６】１粒の種子Ａにおける周囲長の分布ヒストグラ
ムである。

【図７】２０粒の種子Ａの分布ヒストグラムである。

【図８】種子Ｂの表面紋様である。

【図９】前図の２値化画像である。

【図１０】前図の２値化画像に識別番号を付与した画像
である。

【図１１】１粒の種子Ｂにおける周囲長の分布ヒストグ
ラムである。

【図１２】２０粒の種子Ｂにおける周囲長の分布ヒスト
グラムである。

【図１３】種子Ａおよび種子Ｂについてそれぞれ選別を
行なった場合の表である。

【符号の説明】

１０種子選別装置１２走査型電子顕微鏡１４画像処理装置１６記憶装置１８演算装置２０プリンタ２２ディスプレイ

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【手続補正書】

【提出日】平成５年１０月１３日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図２】同じくフローチャートである。

【図３】種子Ａの表面紋様の図である。

【図４】種子Ａの表面紋様を２値化した画像の図であ
る。

【図５】前図の２値化した画像に識別番号を付与した画
像の図である。

【図７】２０粒の種子Ａの分布ヒストグラムである。

【図８】種子Ｂの表面紋様の図である。

【図９】前図の２値化画像の図である。

【図１０】前図の２値化画像に識別番号を付与した画像
の図である。

【符号の説明】１０種子選別装置１２走査型電子顕微鏡１４画像処理装置１６記憶装置１８演算装置２０プリンタ２２ディスプレイ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検体である種子の表面紋様の画像を拡大
して入力する画像入力手段と、前記画像入力手段により入力した前記画像を黒色及び白
色の２色の２値化画像に２値化する２値化手段と、前記２値化手段により２値化した前記２値化画像におけ
る黒色又は白色の部分のそれぞれの面積値、周囲長値等
の紋様測定デ―タを演算する演算手段と、前記演算手段により演算した前記それぞれの紋様測定デ
―タの分布値を演算する分布演算手段と、前記分布値と基準分布値とを比較し、種子を選別する選
別手段とよりなることを特徴とする種子選別装置。